3D人物重建新视界：一张图片搞定，释放无限创作空间

人工智能

2023-11-28 04:34:23

3D 人物重建的突破：从单幅图像中创造出逼真的数字人

3D 人物重建的挑战与机遇

3D 人物重建长期以来一直是计算机视觉领域的难题。从单幅或多幅图像中准确重建人物的 3D 模型，同时确保重建模型的逼真度和灵活度，是一项艰巨的挑战。传统方法通常需要大量数据和复杂的算法，费时费力且效果并不理想。

然而，最近在 CVPR'23 上发表的一项研究取得了重大突破。这项研究表明，从一张人像中直接重建 3D 数字人的方法取得了显著进展。

技术详解：如何通过一张图片生成 3D 数字人

这项研究提出的方法主要分为三个步骤：

1. 关键点检测：

深度学习模型用于检测人像中的关键点，如头部、肩膀、肘部、手腕、膝盖和脚踝。这些关键点为骨架估计奠定了基础。

2. 骨架估计：

使用关键点信息估计人像的骨架。骨架估计有助于理解人物的姿势和运动。

3. 3D 重建：

骨架信息和人像中的纹理信息被用来重建人物的 3D 模型。逆向渲染技术将 2D 图像投影到 3D 模型上，生成逼真的 3D 数字人模型。

应用场景：3D 数字人在娱乐、艺术和科技产业的广泛应用

这项技术在娱乐、艺术和科技产业有着广泛的应用：

娱乐产业：

创建逼真的游戏角色
制作电影特效
打造虚拟偶像

艺术领域：

创作 3D 艺术品
制作动画
打造虚拟现实体验

科技产业：

开发虚拟试衣间
提供虚拟购物体验
创建虚拟培训系统

未来展望：3D 人物重建技术的未来发展方向

这项技术的未来发展主要集中在以下几个方面：

提高重建精度： 提升 3D 数字人模型的精度。
扩展应用场景： 探索更多应用领域，如医疗、教育和工业设计。
降低计算成本： 优化算法，使用节能硬件降低计算成本。

代码示例

import cv2
import numpy as np
import torch

# 加载图像
image = cv2.imread("input.jpg")

# 关键点检测模型
keypoint_model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 执行关键点检测
results = keypoint_model(image)

# 获取关键点
keypoints = results.xyxy[0][:, :2].numpy()

# 骨架估计模型
skeleton_model = torch.hub.load('facebookresearch/detr', 'detr_resnet50', pretrained=True)

# 执行骨架估计
skeleton = skeleton_model(image)

# 获取骨架
skeleton = skeleton.pred_logits.argmax(dim=1).numpy()

# 3D 重建模型
reconstruction_model = torch.hub.load('facebookresearch/detr', '3d_reconstruction', pretrained=True)

# 执行 3D 重建
reconstruction = reconstruction_model(image, skeleton)

# 获取 3D 模型
model = reconstruction.mesh.numpy()