近期，阿里通义实验室推出了一项革命性的技术——LHM（大型可动画人体重建模型），在3D人体重建领域实现了重大突破，为该领域带来了全新的发展机遇和广阔的应用前景。
长久以来，从单张图像进行可动画的3D人体重建一直是一项极具挑战的任务，其中涉及到几何、外观和变形的复杂分离问题。目前，大部分的研究成果都集中在静态人体建模上，这些方法通常依赖于合成的3D扫描数据进行训练，这在很大程度上限制了它们在实际场景中的应用范围。此外，基于视频优化的方法对捕获条件要求严格，计算过程也十分复杂，难以满足实际应用的需求。
LHM模型针对上述问题应运而生，它采用了创新的多元模态变换器架构，并通过高效的注意机制，有效编码人体位置特征和图像特征。这一架构使得LHM不仅能够精确重建人体的几何形状，还能细致地保存服装的几何形状和纹理，为用户呈现更为真实、细腻的3D人体模型。
值得一提的是，LHM还提出了头部特征金字塔编码方案，通过聚合头部区域的多尺度特征，进一步提升了模型对头部细节的捕捉能力，使得生成的3D人体模型在头部表现上更加逼真。在实际应用中，LHM展现出了惊人的效率，能够在几秒钟内生成合理的动画人体，且无需复杂的后期处理，大幅节省了时间和人力成本。
经过大量实验验证，LHM在重建精度和泛化能力方面均优于现有方法。无论是复杂场景还是不同光照条件下，LHM都能稳定输出高质量的3D人体重建结果。
了解更多信息，请访问：https://lingtengqiu.github.io/LHM/
暂无评论