近日，阿里通義實驗室在3D人體重建領域取得了重大突破，推出了一項名為LHM（大型可動畫人體重建模型）的創新技術。這一技術不僅為該領域帶來了全新的發展方向，還極大地拓展了其應用前景。
從單個圖像進行可動畫的3D人體重建一直是一個極具挑戰性的任務，主要因為存在幾何、外觀和變形分離的模糊性等問題。當前的最新研究進展大多集中在靜態人體建模方面，並且這些方法往往依賴於合成的3D掃描進行訓練，這在很大程度上限制了它們在實際場景中的泛化能力。同時，基於優化的視頻方法不僅需要嚴格控制捕獲條件，而且計算過程極為密集，難以滿足實際應用的需求。
針對這些難題，LHM模型應運而生。該模型創新性地採用了多模態變換器架構，通過強大的注意機制，能夠有效地對人體位置特徵和圖像特徵進行編碼。這一架構使得LHM不僅能夠準確地重建人體的幾何形狀，還能詳細地保存服裝的幾何形狀和紋理，為用戶呈現出更加真實、細膩的3D人體模型。
值得一提的是，LHM還提出了頭部特徵金字塔編碼方案。這一方案通過聚合頭部區域的多尺度特徵，進一步提升了模型對人體頭部細節的捕捉能力，使得生成的3D人體模型在頭部表現上更加逼真。在實際應用中，LHM展現出了驚人的效率，能夠在短短幾秒鐘內生成合理動畫的人體，並且無需進行複雜的後期處理，大大節省了時間和人力成本。
經過大量的實驗驗證，LHM在重建精度和泛化能力方面均優於現有的方法。無論是在復雜的場景中，還是在不同的光照條件下，LHM都能夠穩定地輸出高質量的3D人體重建結果。
地址：https://lingtengqiu.github.io/LHM/