Vid2Avatar-Pro是什么？

Vid2Avatar-Pro 是一種能夠從普通的單目自然視頻中創建逼真且可動畫化的3D人體虛擬形象的技術。它是 Vid2Avatar 的升級版本，通過引入通用先驗模型（Universal Prior Model, UPM）和優化的 3D 表示方法，提升了虛擬形象的逼真度和泛化能力。

Vid2Avatar-Pro功能特征

• 高逼真度與可動畫性：Vid2Avatar-Pro 能夠從普通單目視頻中生成逼真的 3D 虛擬形象，并支持復雜的動作動畫。

• 多視角渲染：生成的虛擬形象可以被渲染到任意視角，解決了傳統方法中視角受限的問題。

• 多樣化動作支持：虛擬形象能夠執行多種復雜動作，如打羽毛球、打鼓、單腿跳躍等。

• 通用先驗模型（UPM）：通過大規模多視角數據預訓練的通用先驗模型，顯著提升了對新姿態和視角的泛化能力。

Vid2Avatar-Pro應用場景

• 影視制作：從普通視頻中重建演員的 3D 模型，用于特效制作。

• 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）：創建逼真的虛擬角色，提升沉浸感。

• 時尚與電商：通過視頻重建用戶 3D 模型，實現虛擬試衣。

• 體育分析：從比賽視頻中重建運動員模型，分析動作細節。

• 醫療康復：記錄和分析患者康復過程中的動作。

Vid2Avatar-Pro 技術原理

通用先驗模型（UPM）

• 預訓練階段：使用大規模多視角、動態的穿衣人類表演數據訓練 UPM，使其能夠捕捉人類外觀和姿態的通用特征。

• 微調階段：在給定的單目野外視頻上，通過逆渲染技術對預訓練的 UPM 進行微調，恢復特定人物的細節。

3D 高斯表示

• 使用規范前后地圖的 3D 高斯表示來構建虛擬形象，這些地圖在不同身份之間共享。

• 通過正向線性混合蒙皮（LBS）和光柵化技術合成訓練姿態/形狀參數。

自監督場景分解

• 不依賴外部分割模塊，直接在 3D 中分離人體和背景。

• 通過兩個獨立的神經場對人物和背景進行參數化，解決了場景分解和表面重建任務。

優化策略

• 引入由粗到細的采樣策略和新穎的目標函數，清晰地分離動態人體和靜態背景。

• 優化背景模型、規范化的人體形狀和紋理以及每幀人體姿態參數。

Vid2Avatar-Pro使用方法

1. 數據準備：

• 使用 ROMP 獲取初始 SMPL 形狀和姿勢。

• 使用 OpenPose 提取關鍵點。

2. 模型訓練：

• 對背景模型、人體形狀紋理和姿態參數進行聯合優化。

• 使用預訓練的 UPM 模型進行微調。

3. 生成與渲染：

• 使用訓練好的模型生成最終的 3D 虛擬形象。

• 通過逆渲染技術實現多視角渲染。

4. 動畫生成：

• 將虛擬形象綁定到新的動作序列，實現多樣化動畫。

論文鏈接：https://moygcc.github.io/vid2avatar-pro/static/CVPR2025_Vid2Avatar_Pro.pdf

項目主頁：https://moygcc.github.io/vid2avatar-pro/