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Récemment, le laboratoire Alibaba Tongyi a fait une percée majeure dans le domaine de la reconstruction du corps humain 3D et a lancé une technologie innovante appelée LHM (grand modèle de reconstruction du corps humain animé). Cette technologie apporte non seulement une nouvelle direction de développement dans ce domaine, mais élargit également considérablement ses perspectives d'application.
La reconstruction animée du corps 3D à partir d'une seule image a toujours été une tâche difficile, principalement en raison de l'ambiguïté de la géométrie, de l'apparence et de la séparation de déformation. La plupart des derniers progrès de la recherche actuels se concentrent sur la modélisation humaine statique, et ces méthodes reposent souvent sur des scans 3D synthétiques pour la formation, ce qui limite largement leur capacité à généraliser dans des scénarios réels. Dans le même temps, la méthode vidéo basée sur l'optimisation nécessite non seulement un contrôle strict des conditions de capture, mais a également des processus informatiques extrêmement intensifs, ce qui rend difficile de répondre aux besoins des applications pratiques.
En réponse à ces difficultés, le modèle LHM a vu le jour. Le modèle adopte de manière innovante une architecture transformateur multimodale, et grâce à un puissant mécanisme d'attention, il peut coder efficacement les caractéristiques de position humaine et les caractéristiques de l'image. Cette architecture permet à LHM de reconstruire avec précision la géométrie du corps humain, mais aussi de préserver les formes géométriques et les textures des vêtements en détail, présentant les utilisateurs avec un mannequin 3D plus réaliste et plus délicat.
Il convient de mentionner que LHM a également proposé un schéma de codage pyramide de caractéristique de tête. Cette solution améliore encore la capacité du modèle à capturer les détails de la tête humaine en agrégeant les caractéristiques à plusieurs échelles de la zone de la tête, ce qui rend le modèle du corps humain 3D généré plus réaliste dans les performances de la tête. Dans les applications pratiques, LHM montre une efficacité incroyable, capable de générer des animations raisonnables de corps humains en quelques secondes, et aucun post-traitement compliqué n'est requis, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et de coûts de main-d'œuvre.
Après beaucoup de vérification expérimentale, la LHM est meilleure que les méthodes existantes en termes de précision de reconstruction et de capacité de généralisation. Que ce soit dans des scénarios complexes ou dans différentes conditions d'éclairage, LHM peut produire de manière stable les résultats de reconstruction du corps humain de haute qualité.
Adresse: https://lingtengqiu.github.io/lhm/