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SinGS: Animatable Single-Image Human Gaussian Splats with Kinematic Priors
We propose SinGS, aiming to achieve high-quality and efficient animatable 3D avatar reconstruction. At the heart of SinGS are two key
components: Kinematic Human Diffusion and GeometryPreserving 3D Gaussain Splatting. Extensive experiments demonstrate that SinGS enables lifelike, animatable human reconstructions, maintaining both high quality and inference efficiency (up to 70FPS).
Authors:
Yufan Wu, Xuanhong Chen, Wen Li, Shunran Jia, Hualiang Wei, Kairui Feng, Jialiang Chen, Yuhan Li, Ang He, Weimin Zhang, Bingbing Ni, Wenjun Zhang
Conference:
The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2025
Journal:
Archive:
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