文章摘要
【关 键 词】 3D建模、人体重建、分层建模、几何优化、虚拟试衣
港科广团队提出的MultiGO创新方案，通过分层建模思路，成功解决了从单张图像生成高保真3D人体模型的行业难题。该方法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，类似于搭建乐高积木的过程。相关研究成果已入选CVPR 2025，项目代码正在加紧开源。
传统基于单目图像的三维人体重建方法存在深度歧义性，难以捕捉细节特征和特定解剖学结构。MultiGO创新框架通过三级几何学习框架实现突破：骨架增强模块通过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，增强人体骨架建模；关节增强策略在训练时对关节点位置施加扰动，提升模型对深度估计误差的鲁棒性；皱纹优化模块采用类似扩散模型去噪的方法，恢复出更精细化的高频细节。
MultiGO方法的核心在于通过多层次几何学习框架全面提升单目纹理3D人体重建的质量。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设计了协同优化的三重机制：骨骼层级通过3D傅里叶特征投影到输入图像一致的2D空间，精准捕捉人体姿态特征；关节层级通过模拟深度不确定性，增强模型对推理过程中关节深度误差的鲁棒性；微观几何细节层面通过类似扩散模型去噪的过程逐步优化皱纹等细微几何特征。三个层级模块形成从宏观姿态到微观特征的递进式优化链条，最终输出兼具准确拓扑结构和丰富表面细节的高保真3D人体模型。
在CustomHuman和THuman3.0两个测试集上，MultiGO实现了最先进的性能表现，显著优于其他现有技术。这种性能突破源于三级分层建模策略精细化处理人体几何特征，从多层次协同优化人体重建效果，从而实现了更精准的几何细节复原。
MultiGO的分层高斯建模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。在虚拟试衣与时尚电商中，消费者上传一张全身照片即可生成高保真3D人体模型，系统能自动模拟不同服装的穿着效果；在游戏与元宇宙角色生成中，通过单张照片快速创建个性化的3D虚拟形象，分层结构支持灵活调整；在影视特效与虚拟制作中，仅需演员的单视角照片即可重建高精度3D模型，用于动作捕捉或替身合成。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1813字 | 8分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
相关文章
