NeurIPS 2024 | 从单图到3D：HumanSplat 基于Gaussian Splatting实现高保真人体3D生成

主要观点总结

本文介绍了一种新的单图像人体重建方法——HumanSplat，该方法基于结构先验的泛化人体3D生成框架，能够从单张输入图像预测人体的3D重建结果，实现了领先的渲染质量，并保持最快的运行时间。HumanSplat结合了2D生成式扩散模型和隐空间重建Transformer，通过人体几何先验和2D外观先验的融合，实现了高保真度的人体重建。

关键观点总结

关键观点1: HumanSplat是一种基于结构先验的泛化人体3D生成框架，能够从单张输入图像进行人体重建。

该方法结合了2D生成式扩散模型和隐空间重建模型，通过人体几何先验和外观先验的融合，实现了高质量的人体重建。

关键观点2: HumanSplat的主要优势在于其效率和效果。

与现有方法相比，HumanSplat在渲染质量、重建速度和泛化能力方面表现出色。它能够快速生成高保真度的虚拟人体模型，特别是在面部和手部等关键区域效果显著。

关键观点3: HumanSplat的方法包括几个关键步骤：结构先验与CLIP特征提取、多视角特征生成、隐空间重建与高斯点云生成、分层语义损失设计。

这些步骤通过融合几何和语义信息，实现了高效和准确的人体重建。

关键观点4: HumanSplat具有广泛的应用前景。

在社交媒体、虚拟会议、游戏娱乐等领域，每个人都能快速创建专属的高真实感形象，显著提升互动的沉浸感与真实感。这将对用户体验带来改变。

文章预览

在虚拟和增强现实中，构建写实风格的虚拟人体形象已成为实现自然交互和逼真体验的关键技术之一，并且在社交媒体、游戏、电商、远程交流等领域拥有广泛应用。然而，现有的人体重建方法通常依赖大量的多视图图像输入或需要对每个实例进行耗时的优化处理，这不仅限制了其在实际场景中的适用性和效率，也难以满足快速和高质量建模的需求。因此，仅从单张输入图像生成高保真度的人体模型仍然是一个充满挑战的课题。 在近日召开的神经信息处理系统大会（NeurIPS 2024）中，来自字节跳动 PICO 交互感知团队、清华大学和北京大学的研究人员发表了最新研究成果《HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gaussian Splatting with Structure Priors》。该论文提出了一种创新的单张图像人体重建方法——HumanSplat，这是一个基于结构先验的泛化人体3D生成框架，可 ………………………………