PERSONALIZACIÓN DE AVATARES HUMANOS MEDIANTE MODELOS DE DEEP LEARNING

dc.contributor.authorSerrano Del Amo, Javier
dc.date.accessioned2023-07-24T12:00:17Z
dc.date.available2023-07-24T12:00:17Z
dc.date.issued2023-07-19
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Dan Casas Guix, Jorge Félix López Moreno
dc.description.abstractEste trabajo se centra en la creación de avatares humanos 3D utilizando modelos paramétricos basados en datos de humanos reales (SMPL-X y DECA), con el objetivo de lograr avatares realistas a partir de datos de entrada de fácil acceso como pueden ser las imagenes tomadas con un teléfono móvil. Para lograrlo, se busca la unión de dichos modelos paramétricos y abordan los desafíos asociados, incluyendo varias mejoras. Además, se hace especial énfasis en el proceso de texturización de la cabeza, incluso corrigiendo las posibles imprecisiones de alineación en las texturas presentes en algunos avatares debido a la baja resolución de las imágenes de entrada.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/23672
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri
dc.subjectSMPL
dc.subjectSMPL-X
dc.subjectDECA
dc.subjectFLAME
dc.subjectPCA
dc.subjectInpainting
dc.subjectMetaHuman
dc.subjectSEDDI
dc.subjectCAESAR
dc.subjectOffset
dc.subjectGUI
dc.subjectLandmarks
dc.subjectRenderizador Inverso
dc.titlePERSONALIZACIÓN DE AVATARES HUMANOS MEDIANTE MODELOS DE DEEP LEARNING
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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2022-23-ETSII-A-2265-2265042-j.serranod.2019-MEMORIA.pdf
Tamaño:
15.5 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Memoria del TFG