直逼亚毫米级!港科广分层建模突破3D人体生成CVPR 2025

直逼亚毫米级!港科广分层建模突破3D人体生成CVPR 2025

从人体单图变身高保真3D模型,不料伤害了多少程序猿头发的行业难题,竟然被港科广团队的一招破解了!

团队最新提出的MultiGO创新方案,借助分层建模思路,将人体分解为不同精度层级,从基础体型到衣物褶皱逐级细化。

这有点像在搭乐高积木:先大模块构建整体轮廓,然后用小零件补充细节,最后再处理材质纹理,逐渐将复杂的结构和形状渐渐呈现出来。

当前相关研究成果已经入选2025年计算视觉和机器人学会议(CVPR 2025),项目代码也正在加速开源的进程。

让我们继续深入了解更多详情~

技术改进路在何方?随着科学技术的飞速发展,人类的生活方式和生产方式也在不断地演进。技术改进的需要是人类社会的需求,而技术改进的方向则取决于人类社会的需求和资源的分配。

传统方法的瓶颈是指传统的生产流程和技术手段所存在的限制和约束,限制了企业的生产规模、效率和创新能力。这些瓶颈可能来自于生产设备、管理模式、技术栈、人力资源等多方面,限制了企业的发展空间和创新能力。

基于单目图像的三维人体重建存在固有深度歧义性,现有方法通常依赖SMPL-X等人体轮廓的预训练模板提供几何先验,但仍然难以捕捉细节特征和特定的解剖学结构。

这些方法通常集中于人体整体几何建模,却忽视了多层次结构的复杂性,例如骨骼、关节,以及手指、面部等部位的细密皱纹。这种过度简化的建模方式会导致骨骼重建不准确、关节位置偏差,以及衣物皱纹等细节模糊不清。

MultiGO创新框架,旨在为企业提供一个全面的创新解决方案,帮助它们在激烈的市场竞争中立足和发展。

该研究提出三级几何学习框架实现突破:通过将几何学习分解为三个子任务,即点、线和面学习,并分别设计相应的算法和模型,该框架能够有效地解决几何学习中的挑战,提高学习效率和准确性。

骨架增强模块:通过将3D傅里叶特征投影到2D空间,结合SMPL-X人体网格作为几何先验,实现人体骨架建模的精准增强。傅里叶空间位置编码显著提高了3D模型与2D图像的语义对齐能力。

关节增强策略:在训练过程中,对关节点位置施加一定程度的扰动,以提高模型对深度估计误差的鲁棒性。通过对影响深度感知的参数进行重点调整,使模型能够更好地适应实际观测中的结构偏差。

皱纹优化模块:通过类似扩散模型去噪的方法,视表面皱纹为可优化的噪声模式,从而将粗糙的人体网格中恢复出更精细化的高频细节。

MultiGO技术解剖:以其独特的算法和多种生物学数据库的结合,MultiGO技术能够对基因组中的GO(Gene Ontology)注释进行高效的分析和解剖,提供了详细的生物学信息和功能预测结果,为基因组学、蛋白质组学和系统生物学研究提供了有力的手段。

MultiGO方法的核心在于通过多层次几何学习框架展现出全面提升单目纹理3D人体重建的质效。该方法基于现有物体高斯重建预训练模型,针对人体几何的不同粒度层级(骨骼、关节、皱纹)设计了协同优化的三重机制:

骨骼层级:骨架增强模块通过将3D傅里叶特征投影到输入图像的一致2D空间,使高斯重建模型能够充分融合先验的人体形态知识,从而精准捕捉人体姿态特征。这种特征投影机制有效解决了单目视角下3D结构信息缺失的问题,实现了骨骼结构的准确识别和跟踪。

关节层级:关节增强策略在训练阶段对真实的SMPL(X)模型的关节参数进行扰动,以模拟深度不确定性,提高模型对推理过程中关节深度误差的鲁棒性。这种数据增强方式使模型能够更好地学习关节空间关系,避免因深度歧义导致的肢体位置重建不准。

微观几何细节层面:皱纹优化模块以创新性地融合扩散理论思想,创新地将粗糙网格视为高斯噪声,通过以重建的高质量高斯纹理作为条件输入,逐步优化皱纹等细微几何特征。该模块借鉴扩散模型去噪的过程,实现了纹理引导的细化机制,生成亚毫米级表面细节,弥补了传统方法在衣物褶皱等高频细节上的不足。

三个层级模块并非孤立运作,而是形成从宏观姿态到微观特征的递进式优化链条:骨架增强模块创造了准确的骨骼框架,为关节定位提供了坚实的基础;关节增强策略稳定的关节预测又为皱纹细化创造了低噪声的几何环境。整个框架通过端到端训练实现了多层次几何信号的联合优化,最终输出了兼具准确拓扑结构和丰富表面细节的高保真3D人体模型。

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所提出的多层级几何学习框架在CustomHuman和THuman3.0两个测试集上实现了最先进的性能表现,在人体几何重建任务中具有明显的优越性,对其他现有技术的性能产生了显著的超越。

在CustomHuman数据集上,倒角距离(CD)实现了0.180/0.406的显著提高,法向一致性(NC)也获得了0.034的提高,f-score方面增加了6.277;在THuman3.0数据集上,CD指标进一步提升了0.355/0.369,NC指标提高了0.047,f-score则大幅增加了9.861。

这种性能突破源于我们提出的创新性解决方案,即通过三级分层建模策略,而非传统单一层次建模,实现了精细化处理人体几何特征的新颖方法。通过多层次协同优化人体重建效果,我们成功实现了更精准的几何细节复原。

多场景应用的技术创新,正在逐步改变我们的生活方式。随着智能设备的普及和人工智能的发展,多场景应用的可能性不断扩大。从医疗保健到金融服务,从教育到娱乐,多场景应用的边界不断扩展,打开了新的商业和创新 opportunities。

MultiGO的分层高斯建模技术通过将人体细化为不同精度层级,从基础体型到衣物褶皱和材质纹理逐级细化,使用高斯溅射点作为3D基元,实现高效、高保真的单图重建。这种技术在虚拟试衣与时尚电商、游戏与元宇宙、影视特效等领域具有突出优势,尤其适合需要快速生成且对真实感和多尺度细节还原要求高的应用场景。

虚拟试衣与时尚电商的结合,正在 revolutionize 时尚行业的消费体验。通过虚拟试衣技术,消费者可以在家中、甚至在移动设备上,虚拟地穿着和试穿不同的服装,感受其风格、质感和搭配效果。这不仅可以减少试衣的时间和成本,也可以帮助消费者更好地了解服装的细节和特点,从而提高购买的自信心。

消费者仅需上传一张全身照片,即可生成高保真3D人体模型。该系统能够自动模拟不同服装的穿着效果,包括衣物的褶皱和材质细节,提供360度查看,极大地提升在线购物体验。其结合分层建模能力,可以区分用户的体型(基础层)与服装的细节(精细层),从而实现动态布料的仿真。

游戏与元宇宙角色生成:随着元宇宙和虚拟现实技术的发展,游戏中的角色生成也变得更加复杂和多样化。元宇宙中,角色生成不仅仅是简单地生成一个虚拟人物,还需要考虑到这个人物在元宇宙中的身份、能力和行为等多个方面。

通过单张照片快速创造个性化的3D虚拟形象,拥有分层结构的灵活调整功能,例如更换发型、配饰等。高斯溅射点的独特特性能够保留皮肤纹理和光影细节,极大地增强虚拟角色的真实感。这种技术广泛应用于社交元宇宙、NPC批量生成等场景,能够显著降低美术资源生产成本。

影视特效与虚拟制作:在电影、电视剧和广告等领域中,影视特效与虚拟制作的技术不断发展,已经成为电影和电视剧中的一个重要组成部分。通过影视特效和虚拟制作,可以实现电影和电视剧中的特殊效果,如虚拟摄影机、CGI特效、动画和特效等,从而提高电影和电视剧的视觉效果和娱乐性。

在特效制作中,仅需演员的单视角照片,即可通过高精度3D模型重建,用于动作捕捉或替身合成。这种技术的分层设计使得后期单独编辑特定层级变得可能,如调整肌肉线条或添加伤痕特效。结合动态高斯溅射点技术,能够实现毛发、湿润皮肤等细微效果的实时渲染,进一步提高特效制作的精度和逼真性。

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