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ExAvatar – Meta推出的3D数字形象生成模型

来源:爱论文 时间:2025-05-05 08:19:12

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

GitHub仓库:https://mks0601.github.io/ExAvatar/
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