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해결하는 문제

GNM은 컴퓨터 비전 및 생성형 AI에서 인간의 기하학적 구조와 외형을 정확하게 표현하는 과제를 해결하기 위해 고정밀 파라메트릭 3D 인간 모델을 제공합니다. 정체성, 표정 및 포즈에 대한 제어를 분리하는 방법을 제공함으로써 가장 완전한 3D 파라메트릭 인간 모델이 되는 것을 목표로 합니다.

작동 원리

이 프로젝트는 파라메트릭 통계적 인간 모델 제품군을 사용합니다. 첫 번째 릴리스인 GNM Head는 인간의 머리와 얼굴에 초점을 맞추어, 정체성, 표정 및 머리 포즈를 세밀하게 제어할 수 있는 통계 모델을 제공합니다. 또한 안구, 치아, 혀와 같은 내부 해부학적 구조도 포함되어 있습니다. 이 시스템은 유연성을 위해 설계되었으며 NumPy, JAX, PyTorch 및 TensorFlow를 포함한 여러 백엔드를 지원합니다.

대상 사용자

애플리케이션을 위해 정밀한 3D 인간 표현이 필요한 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 및 생성형 AI 분야의 연구자 및 개발자.

주요 특징

• 멀티 프레임워크 지원: NumPy, JAX, PyTorch 및 TensorFlow와 호환됩니다.
• 고정밀 머리 모델: 얼굴 및 얼굴 관련 내부 해부학적 구조(눈, 치아, 혀)에 대한 상세한 3D 기하학적 구조를 제공합니다.
• 분리된 제어: 정체성, 표정 및 포즈를 개별적으로 제어할 수 있습니다.
• 허용적인 라이선스: 상업적 및 비상업적 용도 모두에 대해 Apache 2.0 라이선스로 제공됩니다.