在3D人体建模领域，一项激动人心的创新正在涌现，它就是由上海AI实验室联合北京大学等顶尖高校共同研发的GeneMAN。这个框架犹如一位技艺精湛的雕塑家，能够仅凭一张普通照片，便栩栩如生地创建出高保真度的3D人体模型。与依赖参数化人体模型的传统方法不同，GeneMAN独辟蹊径，它以海量的高质量人类数据集为基石，巧妙地融合了3D扫描、多视角视频、单张照片以及合成数据，从而训练出一个特定于人类的2D和3D先验模型。
GeneMAN的核心优势在于其卓越的适应性和强大的重建能力。无论照片中的人物比例如何变化，无论是全身、半身还是特写，它都能精确地重建出相应的3D模型。更令人惊叹的是，GeneMAN还能轻松驾驭各种服装和人体姿势，即使是复杂的自然姿势或手持常见物品，也能处理得游刃有余。这使得它在处理真实场景下的图像时表现出色，即使面对复杂的光照条件和背景，也能提取出高质量的3D人体模型。
GeneMAN的成功并非偶然，而是得益于其精妙的技术原理。它巧妙地融合了几何初始化、雕刻流程和多空间纹理细化技术，每一步都经过精心设计，力求达到最佳效果。
2D和3D人类先验模型训练
GeneMAN首先进行2D和3D人类先验模型的训练，这是其能够从单张图像中理解和重建3D人体的关键。
- 文本到图像扩散模型：框架利用文本到图像扩散模型，该模型专门针对人类特征进行训练。这意味着它可以根据文本描述生成逼真的人体图像，从而作为2D人类先验知识的来源。
- 视图条件扩散模型：为了捕捉3D信息，GeneMAN还训练了一个视图条件扩散模型。这个模型可以根据不同的视角生成人体图像，从而提供3D空间中的先验知识。
几何初始化与雕刻流程
有了先验知识，GeneMAN接下来进入几何初始化和雕刻流程，这是将2D图像转化为3D模型的关键步骤。
- 无模板几何初始化：传统的3D建模方法通常需要一个预定义的模板，而GeneMAN则采用了一种更为灵活的方法：NeRF（神经辐射场）。NeRF技术可以从一组2D图像中学习场景的3D表示，从而实现无模板的几何初始化。
- 结合先验与损失：为了确保生成的3D模型符合人类的先验知识，GeneMAN将2D和3D先验与结构化差异损失（SDS损失）相结合，引导几何初始化过程。这意味着模型不仅要与输入图像对齐，还要符合人类的解剖结构和比例。
- 参考损失：为了进一步提高对齐精度，GeneMAN还引入了参考损失，确保生成的3D模型与输入图像在细节上保持一致。
- 高分辨率细化：初始化的3D模型通常比较粗糙，为了获得更高分辨率的几何细节，GeneMAN将其转换为DMTet（深度多面体网格），并由预训练的人类特定法线和深度适应扩散模型引导，进行高分辨率的几何细化。
多空间纹理细化流程
除了几何形状，纹理也是3D模型的重要组成部分。GeneMAN采用多空间纹理细化流程，生成细节丰富、与输入图像一致的3D人体纹理。
- 粗纹理生成：首先，GeneMAN使用多视图纹理技术生成粗略的纹理。这种技术可以从不同的视角捕捉图像信息，从而生成更准确的纹理。
- 潜在空间细化：为了提高纹理的真实感，GeneMAN在潜在空间中迭代细化纹理。潜在空间是一种抽象的表示空间，可以在其中对纹理进行更精细的控制。
- 像素空间细化：最后，GeneMAN基于优化UV图在像素空间中获得详细纹理。UV图是一种将3D模型表面映射到2D纹理的坐标系统。通过优化UV图，可以在像素级别上调整纹理，从而获得更精细的细节。此外，GeneMAN还利用基于2D先验的ControlNet进行优化，确保生成的纹理符合人类的视觉感知。
GeneMAN的强大功能使其在众多领域具有广泛的应用前景。
- 虚拟试衣：想象一下，你只需要上传一张自己的照片，就能在线试穿各种服装，看到逼真的3D效果。GeneMAN让这一梦想成为现实，它生成的3D模型可以完美地模拟你的身材，让你在虚拟世界中尽情试穿。
- 游戏和娱乐：在游戏和电影制作中，角色设计至关重要。GeneMAN可以帮助开发者和设计师快速创建或修改角色模型，提供更个性化和逼真的角色设计，从而提升游戏和电影的沉浸感。
- 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：在AR和VR应用中，用户的化身是连接虚拟世界和现实世界的桥梁。GeneMAN可以生成用户的3D化身，让用户在虚拟世界中拥有更真实的自我，从而提高沉浸感和交互性。
- 时尚设计：对于时尚设计师来说，将设计草图快速转化为3D模型至关重要。GeneMAN可以帮助设计师快速实现这一目标，加速设计流程，让他们有更多的时间专注于创意。
- 健身和健康管理：通过分析用户的3D模型，GeneMAN可以提供个性化的健身指导和健康建议。例如，它可以根据用户的体型和姿势，推荐合适的锻炼方式，或者提供改善体态的建议。
GeneMAN的开源无疑将推动3D人体建模技术的发展，并为各个行业带来更多的创新和可能性。让我们拭目以待，看看这项技术将如何改变我们的生活。
目前，GeneMAN已经公布了其项目地址，包括项目官网、GitHub仓库（即将开源）以及arXiv技术论文。感兴趣的开发者和研究者可以访问这些地址，了解更多关于GeneMAN的信息，并参与到该项目中来。
- 项目官网：roooooz.github.io/GeneMAN
- GitHub仓库：https://github.com/roooooz/GeneMAN（即将开源）
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.18624
