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浙大提出新SOTA技术SIFU：仅需一张图片即可重建高质量3D人体模型

WBOY转载: 2024-01-18 14:15:19736浏览

在AR、VR、3D打印、场景搭建以及电影制作等多个领域中，高质量的穿着衣服的人体3D模型非常重要。

传统方法创建模型需大量时间，专业设备和技术人员才可完成。

相反，在日常生活中，我们通常使用手机相机或在网页上找到的人像照片。

因此，一种能从单张图像准确重建3D人体模型的方法可以显着降低成本，并简化独立创作的过程。

浙大提出新SOTA技术SIFU：仅需一张图片即可重建高质量3D人体模型以往方法（左）与本文方法技术路线比较（右）

以往的深度学习模型用于3D人体重建，往往需要经过三个步骤：从图像中提取2D特征，将2D特征转到3D空间，以及3D特征用于人体重建。

然而这些方法在2D特征转换到3D空间的阶段，往往忽略了人体先验的引入，导致特征的提取不够充分，最终重建结果上会出现各种缺陷。

浙大提出新SOTA技术SIFU：仅需一张图片即可重建高质量3D人体模型 SIFU与其他SOTA模型重建效果比较

此外，在对纹理预测的阶段，以往模型仅仅依靠训练集中学得的知识，缺少真实世界的先验知识，也往往导致不可见区域的纹理预测较差。

浙大提出新SOTA技术SIFU：仅需一张图片即可重建高质量3D人体模型

SIFU在纹理预测阶段引入先验知识，增强不可见区域（背部等）的纹理效果。

对此，来自浙江大学ReLER实验室的研究人员提出SIFU模型，依靠侧视图条件隐函数从单张图片重建3D人体模型。

浙大提出新SOTA技术SIFU：仅需一张图片即可重建高质量3D人体模型图片

论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.06704

项目地址：https://github.com/River-Zhang/SIFU

该模型通过在2D特征转换到3D空间引入人体侧视图作为先验条件，增强几何重建效果。并在纹理优化阶段引入预训练的扩散模型，来解决不可见区域纹理较差的问题。

模型结构

模型pipeline如下：

浙大提出新SOTA技术SIFU：仅需一张图片即可重建高质量3D人体模型图片

该模型运行可分为两个阶段，第一阶段借助侧隐式函数重建人体的几何（mesh）与粗糙的纹理（coarse texture），第二阶段则借助预训练的扩散模型对纹理进行精细化。

在第一阶段中，作者设计了一种独特的Side-view Decoupling Transformer，通过global encoder提取2D特征后，在decoder中引入了人体先验模型SMPL-X的侧视图作为query，从而在图像2D特征中解耦出人体不同方向的3D特征（前后左右），最后用于重建。

该方法成功的在2D特征转换到3D空间时结合人体先验知识，从而使得模型有更好的重建效果。

在第二阶段，作者提出一种3D一致性纹理优化流程（3D Consistent Texture Refinement），首先将人体不可见的区域（侧面、背面）可微渲染成视角连续的图片集，再借助在海量数据中学习到先验知识的扩散模型，对粗糙纹理图片进行一致性编辑，得到更精细的结果。最后通过精细化前后的图片计算损失来优化3D模型的纹理贴图。