阿里通义实验室推出新型模型LHM：能够在几秒钟内从单张图像重建出可动画化的人体三维模型

阿里通义实验室推出新型模型LHM，能够在几秒钟内从单张图像重建出可动画化的人体三维模型。该模型利用多模态变换器架构，有效融合了人体位置特征和图像特征，通过注意力机制实现了几何和视觉领域的联合推理。

• 项目主页：https://lingtengqiu.github.io/LHM
• GitHub：https://github.com/aigc3d/LHM
• 模型：https://huggingface.co/DyrusQZ/LHM_Runtime
• Demo：https://huggingface.co/spaces/DyrusQZ/LHM

例如，假设你有一张人物的单张照片，你希望将其转换为一个可以实时渲染和控制姿势的3D人物模型。使用LHM模型，你只需将这张照片输入到模型中，模型会在几秒钟内生成一个高质量的3D人物模型，并且可以对其进行实时渲染和姿势控制。这种技术在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和游戏开发等领域具有广泛的应用前景。

主要功能

1. 单图像输入：仅需一张人物的单张图像，即可在几秒钟内生成高质量的3D人物模型。
2. 实时渲染和姿势控制：生成的3D人物模型支持实时渲染和姿势控制，能够实时响应用户输入。
3. 高保真度重建：通过多模态变换器架构，模型能够详细地保留服装的几何形状和纹理，同时在面部和手部细节上表现出色。
4. 强大的泛化能力：模型在大规模视频数据集上进行训练，能够适应各种真实世界场景，具有很强的泛化能力。
5. 动画一致性：生成的3D人物模型在不同姿势下保持一致的外观和细节，适合用于动画制作。

主要特点

1. 多模态变换器架构：利用多模态变换器（Multimodal Transformer）有效融合3D几何特征和2D图像特征，通过注意力机制实现几何和视觉领域的联合推理。
2. 头部特征金字塔编码：通过头部特征金字塔编码（Head Feature Pyramid Encoding, HFPE）方案，聚合多尺度视觉特征，显著提高面部细节的恢复能力。
3. 自监督学习：模型通过自监督学习策略，利用大规模视频数据而非稀缺的3D扫描数据进行训练，提高了模型的泛化能力。
4. 高效训练和推理：模型在大规模数据集上进行训练，能够在几秒钟内完成推理，适合实时应用。
5. 无需后处理：与现有方法相比，LHM无需复杂的后处理步骤，即可生成高质量的3D人物模型。

工作原理

1. 输入图像处理：输入一张RGB图像，模型首先提取图像中的身体和头部特征。
2. 几何和图像特征编码：
   • 几何特征编码：利用SMPL-X模板网格，初始化3D查询点，并通过多层感知机（MLP）投影到变换器的令牌通道维度。
   • 图像特征编码：利用预训练的视觉变换器（如Sapiens-1B）提取图像中的语义特征。
   • 头部特征编码：通过头部特征金字塔编码（HFPE）方案，聚合多尺度视觉特征，提高面部细节的恢复能力。
3. 多模态变换器融合：将几何特征和图像特征通过多模态变换器（MBHT）进行融合，通过注意力机制实现几何和视觉领域的联合推理。
4. 3D高斯点云参数预测：通过MLP预测3D高斯点云的参数，包括位置、旋转、缩放和外观特征。
5. 训练和优化：
   • 视图空间监督：通过线性混合蒙皮（LBS）将预测的3D高斯点云变换到目标视图空间，并通过可微分渲染生成RGB图像和掩码。
   • 正则化约束：在规范空间中引入正则化项，包括形状正则化和位置锚定，以保持几何一致性。
6. 自监督学习：模型通过自监督学习策略，利用大规模视频数据进行训练，无需3D扫描数据。

应用场景

1. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR和AR应用中，用户可以通过单张照片生成自己的3D虚拟形象，并实时控制其动作和表情。
2. 游戏开发：在游戏开发中，LHM可以快速生成高质量的3D角色模型，减少美术资源的制作成本和时间。
3. 电影和动画制作：在电影和动画制作中，LHM可以用于快速生成角色的3D模型，提高制作效率。
4. 社交媒体和内容创作：用户可以在社交媒体平台上使用LHM生成自己的3D虚拟形象，并进行各种创意内容的创作。
5. 教育和培训：在教育和培训领域，LHM可以用于生成虚拟教师或培训角色，提供更加生动和互动的学习体验。