在人工智能领域，创造栩栩如生的3D虚拟形象一直是一个充满挑战的目标。近日，卡内基梅隆大学、上海人工智能实验室和斯坦福大学的研究人员联手推出了一个名为GAS（Generative Avatar Synthesis from a Single Image）的创新框架，它能够仅凭一张图像便生成高质量、视角一致且时间连贯的3D人体模型。这项技术突破无疑为游戏开发、电影制作、虚拟现实等领域带来了新的可能性。
GAS的核心在于巧妙地融合了回归型3D人体重建模型和扩散模型的优势。传统的3D人体重建模型虽然能够从单张图像中提取3D信息，但往往难以保证生成图像的质量和视角一致性。而扩散模型则擅长生成逼真的图像，但在处理3D结构方面存在不足。GAS框架通过3D人体重建模型从单张图像生成中间视角或姿态，并将其作为条件输入视频扩散模型，从而兼顾了图像质量和3D结构的一致性，实现了高质量的视角一致性和时间连贯性。
GAS的主要功能亮点
GAS框架具备以下几个主要功能，使其在3D虚拟形象生成领域脱颖而出：
视角一致的多视角合成：GAS能够从单张图像生成高质量的多视角渲染，确保在不同视角下观察虚拟形象时，其外观和结构保持高度一致。这对于需要在不同视角下展示虚拟形象的应用场景至关重要，例如游戏中的角色展示、虚拟现实中的人物交互等。
时间连贯的动态姿态动画：GAS不仅能够生成静态的3D模型，还能够通过给定的姿态序列，生成流畅且真实的非刚性形变动画。这意味着GAS可以用于创建动态的虚拟形象，使其能够自然地进行各种动作，从而增强虚拟形象的真实感和互动性。
统一框架与泛化能力：GAS框架将视角合成和姿态合成任务统一起来，通过共享模型参数和利用大规模真实数据（如网络视频）进行训练，提升模型对真实场景的泛化能力。这意味着GAS不仅能够处理特定类型的图像，还能够适应各种不同的光照、服装和动作条件，从而在更广泛的应用场景中发挥作用。
密集外观提示：GAS框架利用3D重建模型生成的密集信息作为条件输入，确保生成结果在外观和结构上的高保真度。这些密集信息包括图像的深度、法线、纹理等，能够为扩散模型提供更丰富的细节，从而生成更加逼真的虚拟形象。
GAS的技术原理剖析
GAS框架的技术原理主要包括以下几个方面：
3D人体重建与密集条件信号：GAS首先基于回归型3D人体重建模型（如单视角通用人类NeRF）从输入图像生成中间的视角或姿态。通过将输入图像映射到规范空间并重新定位，生成密集的外观提示。这些密集信息作为条件输入，为后续的扩散模型提供了丰富的细节和结构信息，确保生成结果的高质量和一致性。
具体来说，3D人体重建模型的作用是将2D图像转换为3D表示，从而提取图像中的3D结构信息。这些信息被编码为密集的外观提示，例如深度图、法线图和纹理图。深度图表示图像中每个像素的深度信息，法线图表示图像中每个像素的法线方向，纹理图则表示图像中每个像素的颜色信息。这些密集信息能够为扩散模型提供关于3D结构的丰富线索，帮助其生成更加逼真的虚拟形象。
视频扩散模型与统一框架：生成的中间视角或姿态被用作视频扩散模型的条件输入，通过扩散模型生成高质量的视角一致性和时间连贯性动画。GAS提出了统一框架，将视角合成和姿态合成任务合并，共享模型参数，实现从姿态合成到视角合成的自然泛化。
视频扩散模型是一种生成模型，它能够根据给定的条件生成视频序列。在GAS框架中，视频扩散模型以3D人体重建模型生成的中间视角或姿态作为条件输入，从而生成高质量的视角一致性和时间连贯性动画。通过将视角合成和姿态合成任务合并，GAS框架能够利用共享的模型参数，从而提高模型的效率和泛化能力。
模式切换器：为了区分视角合成和姿态合成任务，GAS引入了模式切换器模块。模块支持网络在生成视角时专注于一致性，在生成姿态时专注于真实感变形。
模式切换器模块的作用是根据不同的任务类型，调整模型的行为。在视角合成任务中，模式切换器会引导模型更加注重生成图像的视角一致性，从而确保在不同视角下观察虚拟形象时，其外观和结构保持高度一致。而在姿态合成任务中，模式切换器则会引导模型更加注重生成图像的真实感变形，从而使虚拟形象的动作更加自然流畅。
真实世界数据的泛化能力：GAS通过结合大规模真实世界视频（如网络视频）进行训练，显著提升了对真实场景的泛化能力。数据来源的多样性使得模型能够适应各种光照、服装和动作条件。
为了提高模型的泛化能力，GAS框架采用了大规模的真实世界视频进行训练。这些视频包含了各种不同的光照、服装和动作条件，从而使模型能够适应各种不同的场景。通过在真实世界数据上进行训练，GAS框架能够生成更加逼真和自然的虚拟形象。
训练与推理：GAS的训练分为两个阶段：首先训练3D人体重建模型，然后冻结该模型并训练视频扩散模型。推理时，根据任务性质（视角合成或姿态合成）采用不同的分类器自由引导（CFG）策略。
GAS框架的训练过程分为两个阶段。首先，训练3D人体重建模型，使其能够从单张图像中提取准确的3D结构信息。然后，冻结该模型，并训练视频扩散模型，使其能够根据3D人体重建模型生成的中间视角或姿态，生成高质量的视角一致性和时间连贯性动画。在推理时，根据不同的任务类型，GAS框架采用不同的分类器自由引导（CFG）策略，从而提高生成结果的质量。
GAS的应用前景展望
GAS框架的出现为3D虚拟形象生成领域带来了新的突破，其潜在应用场景十分广泛：
游戏和虚拟现实（VR）：GAS可以从单张图像生成高质量的虚拟形象，支持多视角和动态姿态的连贯合成，从而为游戏和虚拟现实应用提供更加逼真和个性化的角色。
在游戏中，GAS可以用于生成玩家的角色，使玩家能够自定义自己的外观和动作。在虚拟现实应用中，GAS可以用于生成虚拟化身，使人们能够在虚拟世界中进行交互。
影视制作：在影视特效和动画制作中，GAS能快速生成逼真的虚拟角色，减少传统建模和动画制作的时间和成本。
传统的影视特效和动画制作需要耗费大量的时间和精力进行建模、绑定和动画制作。而GAS可以自动地从单张图像中生成虚拟角色，从而大大缩短制作周期，降低制作成本。
体育和健身：通过从单张图像生成动态虚拟形象，GAS可用于创建个性化的运动动画，帮助运动员分析动作或用于健身应用中。
GAS可以根据运动员的照片生成动态的虚拟形象，并模拟其运动动作。这可以帮助运动员分析自己的动作，发现不足之处，从而提高训练效果。在健身应用中，GAS可以生成个性化的健身动画，为用户提供更加生动有趣的健身体验。
时尚和服装设计：GAS能生成不同姿态和视角的虚拟形象，帮助设计师快速预览服装效果，提升设计效率。
设计师可以使用GAS生成穿着不同服装的虚拟形象，并从不同的角度进行观察。这可以帮助设计师快速预览服装效果，并进行修改和调整，从而提高设计效率。
GAS：开启3D虚拟形象生成的新篇章
总而言之，GAS框架的出现为3D虚拟形象生成领域带来了革命性的变革。它不仅能够从单张图像生成高质量、视角一致且时间连贯的3D人体模型，还具备强大的泛化能力和广泛的应用前景。随着技术的不断发展，我们有理由相信，GAS将在游戏、电影、虚拟现实、体育、时尚等领域发挥越来越重要的作用，为人们带来更加丰富多彩的虚拟体验。
