GauHuman是由新加坡南洋理工大学S-Lab实验室的研究人员开发的一种新型3D人体建模技术。该技术能够从单目人体视频中学习并构建高质量的3D人体模型,同时实现快速训练和实时渲染,在性能上远超现有的基于神经辐射场(NeRF)的隐式表示建模方法。
技术特点
GauHuman的主要技术特点包括:
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快速训练: 只需1-2分钟即可完成模型训练,而现有NeRF方法通常需要数小时。
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实时渲染: 渲染速度最高可达189 FPS,实现真正的实时渲染。相比之下,现有NeRF方法渲染一帧通常需要数秒。
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高质量重建: 尽管大幅提升了训练和渲染速度,GauHuman仍然能够生成高质量的3D人体模型。
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单目视频输入: 只需要普通的单目人体视频作为输入,无需复杂的多视角数据。
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基于高斯喷射: 采用高斯喷射(Gaussian Splatting)技术来表示和渲染3D人体。
技术原理
GauHuman的核心思想是在规范空间中编码高斯喷射,并通过线性混合蒙皮(LBS)将3D高斯从规范空间变换到姿态空间。具体来说:
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使用3D人体先验(如SMPL模型)初始化和裁剪3D高斯的位置。
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设计了有效的姿态和LBS细化模块,以低计算成本学习人体细节。
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通过基于人体先验和KL散度指导的分裂、克隆、合并和修剪操作,自适应控制3D高斯的数量。
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采用基于瓦片的微分光栅化器实现快速渲染。
通过这些技术创新,GauHuman能够在保持高质量重建的同时,大幅提升训练和渲染速度。
实验结果
研究人员在ZJU-Mocap和MonoCap数据集上进行了大量实验,结果表明:
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训练速度: GauHuman只需1-2分钟即可完成训练,而现有最快的方法InstantAvatar也需要3-20分钟,其他方法如DVA则需要1.5小时以上。
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渲染速度: GauHuman的渲染速度高达154-189 FPS,远超InstantAvatar的2.54-20.48 FPS和DVA的10.5-16.5 FPS。
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重建质量: 尽管大幅提升了速度,GauHuman在PSNR、SSIM等指标上仍优于或接近现有方法。
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模型大小: GauHuman只需约13,000个3D高斯即可高质量地建模人体表演者。
这些结果充分证明了GauHuman在训练速度、渲染效率和重建质量之间达到了优异的平衡。
应用前景
GauHuman的高效训练和实时渲染特性为3D人体建模和渲染带来了新的可能性,在以下领域具有广阔的应用前景:
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虚拟现实/增强现实: 实现高质量、低延迟的人体渲染,提升用户体验。
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视频游戏: 为游戏中的人物角色提供更逼真、更灵活的3D模型。
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电影特效: 快速创建数字人物替身,节省制作时间和成本。
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在线试衣: 实现实时、逼真的虚拟试衣体验。
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远程协作: 支持高质量、低延迟的3D人体传输,提升远程协作体验。
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人体动作分析: 为体育、医疗等领域提供快速、精确的3D人体分析工具。
结论
GauHuman代表了3D人体建模和渲染技术的一个重要突破。通过创新的技术设计,它成功地将训练时间从小时级缩短到分钟级,同时实现了真正的实时渲染。这一成果不仅大大提高了研究和应用的效率,还为许多实时3D人体应用场景开辟了新的可能性。随着进一步的优化和应用,GauHuman有望在计算机视觉、计算机图形学和人机交互等多个领域产生深远影响。
