LHM是什么？

LHM是由阿里巴巴通義實驗室提出的用于從單張圖像重建可動畫化3D人體模型的技術。解決從單張圖像重建3D人體時的幾何、外觀和變形解耦問題，通俗地講，也就是只需提供一張照片，幾秒鐘就可創建出一個3D人體模型，這個人體模型可以做各種動作，衣服、頭發、面部等細節保持的很好，效果看起來非常逼真。

LHM技術亮點

多模態Transformer架構：

• 利用多模態Transformer架構，有效編碼人體位置特征和圖像特征。

• 通過注意力機制保留細節，尤其是衣物的幾何形狀和紋理。

頭部特征金字塔編碼方案：

• 提出頭部特征金字塔編碼方案，聚合頭部區域的多尺度特征。

• 提升面部身份的保留和細節恢復能力。

3D高斯繪制（Gaussian Splatting）：

• 將3D人體表示為高斯繪制，支持實時、逼真的渲染和姿態控制的動畫。

LHM方法流程

• 輸入圖像：從輸入圖像中提取身體和頭部的圖像標記（tokens）。

• 多模態Transformer融合：利用提出的 Multimodal Body-Head Transformer (MBHT) 將3D幾何身體標記與圖像標記融合。

• 解碼為高斯參數：經過基于注意力的融合過程后，幾何身體標記被解碼為高斯參數。

LHM實驗結果

• 快速重建：LHM 能夠在數秒內從單張圖像中重建出可動畫化的3D人體模型，無需后處理。

• 高精度與泛化能力：在合成數據集和真實場景數據集上的實驗表明，LHM 在重建精度、泛化能力和動畫一致性方面達到了行業領先水平。

• 面部和手部細節：LHM 能夠生成逼真的面部和手部細節，優于現有方法。

LHM特點

• 快速重建：LHM能夠在數秒內從單張圖像中重建出可動畫化的3D人體模型，無需后處理。

• 高精度與泛化能力：在合成數據集和真實場景數據集上的實驗表明，LHM在重建精度、泛化能力和動畫一致性方面達到了行業領先水平。

• 實時渲染與動畫控制：重建的模型支持實時渲染和姿態控制的動畫，適用于沉浸式AR/VR等應用場景。

LHM應用場景

• 元宇宙：為用戶提供個性化的3D虛擬形象，增強虛擬世界的沉浸感。

• 影視制作：快速生成高質量的3D角色模型，提高制作效率。

• 游戲開發：創建逼真的3D游戲角色，提升游戲的視覺效果。

相關鏈接

GitHub 代碼庫：https://github.com/aigc3d/LHM

項目主頁：https://lingtengqiu.github.io/LHM/

論文：https://arxiv.org/abs/2503.10625