ExAvatar - Meta推出的3D数字形象生成模型
2025-04-10 12:02:26
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ExAvatar是什么
ExAvatar是DGIST和Meta公司Codec Avatars Lab联合推出的3D数字形象生成模型,通过简短视频克隆人像并转化为3D数字形象。支持手机扫描快速捕捉全身动作和表情,转化为逼真的3D模型。ExAvatar结合SMPL-X模型和3D高斯技术,实现高质量动态渲染,支持全身动画,减少伪影,提供自然流畅的体验。适用于动画、游戏和VR/AR等领域,简化了3D头像创建过程,拓宽了应用场景。

ExAvatar的主要功能
- 全身3D驱动:支持全身动作和表情的动画制作,包括身体、手部和面部。
- 混合表示法:结合3D高斯和表面网格技术,提高几何和外观的一致性,减少动画中的伪影。
- 便捷捕捉:使用手机扫描即可快速创建3D头像,操作简单。
- 高质量渲染:利用先进算法实现动态表现和视觉效果的高质量渲染。
- 技术优化:通过SMPL-X模型和多层感知器(MLP)处理,优化手部和面部的表现力和自然度。
ExAvatar的技术原理
- SMPL-X全身参数化网格模型:ExAvatar采用了SMPL-X模型来捕捉人体的姿势和动作。SMPL-X是一个高度参数化的3D人体模型,能精确地模拟人体的各种姿态。
- 3D高斯溅射技术(3DGS):用于提高渲染的真实性和效率,通过模拟光线在表面的散射,3D模型看起来更加逼真。
- 混合表示法:ExAvatar结合了3D高斯和表面网格,确保在不同姿势下的几何和外观一致性,减少新姿势下可能出现的伪影。
- 多层感知器(MLP):用于处理每个高斯的特征,提取关键信息,并将这些信息与标准网格结合,形成可在标准空间中动画化的3D头像。
- 线性混合插值(LBS)算法:用于动画处理,通过这种方式,ExAvatar能生成平滑且自然的过渡动作。
- 关节偏移量和面部偏移量:在训练ExAvatar之前,研究团队对身体、手和面部进行了共同配准,并引入了这些偏移量来优化手部骨骼长度和面部区域形状,提升头像的表现能力和自然度。
- 基于连接的正则化器:减少新表情和姿势的伪影,通过预定义的连接性,确保3D高斯与SMPL-X的网格拓扑结构相匹配。
ExAvatar的项目地址
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GitHub仓库:https://mks0601.github.io/ExAvatar/免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可联系本站进行审核删除。
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