ForgeFluencer 对比 GET3D | Nvidia

ForgeFluencer通过参考肖像创建虚拟影响者，并在照片、服装试穿和短视频中保持相同的面孔。图片控制涵盖构图、长宽比、位置、服装和表情，此外可选的视频换脸和服装导入功能使帖子超越静态图像。

不同于同时使用Discord机器人和独立图像编辑器，ForgeFluencer将模型创建、拍摄目录、摄影棚和视频生成整合在一个适合桌面使用的工作流程中。拍摄模式通过两次点击生成预设场景，虚拟衣橱则将导入的服装应用于现有模型照片，用于品牌服装展示。

面向Instagram、TikTok、Fanvue或Patreon的创作者使用它来打造逼真的影响者形象或动漫风格角色。免费账户包含5个积分和两个模型槽，付费等级则提升每月积分、模型数量限制和高级视频额度。

GET3D 生成带纹理的 3D 网格资产，您可以直接将其导入渲染引擎，该模型仅通过 2D 图像集合进行训练。NVIDIA 研究人员开发它以输出具有几何形状和纹理的显式网格，而非需要自定义渲染器的神经辐射场。

当时大多数 3D 生成模型要么跳过纹理，要么限制固定拓扑结构，或者需要神经渲染管线来查看结果。GET3D 使用可微分的四面体行进算法（DMTet）加上对光栅化 RGB 图像和轮廓的对抗损失，因此输出的是标准的带纹理网格。权衡之处在于研究级访问：这是 NVIDIA 多伦多 AI 实验室在 NeurIPS 2022 发布的项目，而非带上传按钮的托管 SaaS。

该模型支持汽车、椅子、动物、摩托车、人物角色和建筑物。它还支持通过基于 CLIP 的微调进行文本引导的形状生成，类似于 StyleGAN-NADA，并且可以通过独立的潜在编码分离几何形状和纹理。