最近、研究者らは、人工知能を利用してテキストから 3 次元アバターを生成し、仮想フィッティングやアバターの形状編集などのアプリケーションを可能にする 2 つの新しい研究結果を発表しました。これらの結果はドイツのマックス・プランク研究所やその他の機関の研究者らによるもので、arXivで公開されている。
最初の研究では、独立した体と衣服/髪のレイヤーを持つ 3 次元アバターを作成できる DELTA と呼ばれる手法が提案されています。研究者らは、さまざまな 3D 表現方法を使用して体と衣服/髪を別々にモデル化し、単眼の RGB ビデオからアバターを作成しました。この分解により、仮想フィッティングや形状編集などのアプリケーションが可能になり、衣服や髪を異なる体型間で簡単に変換できます。
2 番目の研究では、安定拡散と DELTA ハイブリッド 3D 表現を使用して、TECA と呼ばれるテキストからアバターへの方法を提案しています。この方法では、テキストの説明だけから高品質なアバターを生成でき、強力な属性編集が可能になります。このシステムは、まず安定拡散を使用して基準となる顔画像を生成し、その後髪や服などの要素を順番に追加します。研究者らは、この方法によって生成された合成アバターの品質が大幅に向上し、属性の転送により強力な編集機能が可能になったと述べています。
これら 2 つの研究は、デジタル ヒューマンの世代に新しいアイデアを提供します。人工知能アルゴリズムを使用してデジタル ヒューマンのさまざまなコンポーネントを分解すると、リアルな 3 次元仮想イメージを作成できるだけでなく、オンライン仮想フィッティングなどのアプリケーションもサポートできます。これは、ファッション電子商取引、ソーシャル プラットフォーム、メタバースに大きな影響を与えるでしょう。