StdGEN：从单张图像生成具有分解语义的高质量3D角色

StdGEN简介

StdGEN是由腾讯和清华大学联合开发的一个创新管道，它能够高效地从单张图像生成具有分解语义的高质量3D角色。这个管道采用了语义感知大型重建模型（S-LRM），通过结合多视图图像的前馈方式，实现了几何、颜色和语义的联合重建。StdGEN还包括一个高效的多视图扩散模型和迭代多层表面细化模块，确保了从任意姿势的单张图像中快速生成可分解的3D角色。这一方法在3D动漫角色生成方面取得了显著的性能提升，为虚拟现实、游戏开发和电影制作等领域提供了广泛的应用潜力。

StdGEN主要功能

1. 单图像3D角色生成： StdGEN能从单张图像生成详细的3D角色模型，包括身体、衣物和头发等语义组件。
2. 语义分解： 生成的3D角色能够分解为独立的语义组件，便于编辑、动画和控制。
3. 高效率： 在几分钟内完成从图像到3D模型的转换，大大提高了生产效率。
4. 高质量输出： 生成的3D角色在几何细节和纹理质量上都超越了现有技术。
5. 灵活定制： 支持根据用户指定的提示和遮罩在2D域中进行角色定制，并能够将这些定制转化为3D模型。

StdGEN技术原理

1. 语义感知大型重建模型（S-LRM）： 这是一个基于变换器的模型，能够联合重建几何、颜色和语义信息。
2. 多视图扩散模型： 用于从任意姿势的单张图像生成多视图RGB和法线图。
3. 迭代多层表面细化模块： 对生成的粗略分解表面进行细化，提高网格质量。
4. 可微分多层语义表面提取方案： 从S-LRM重建的隐式场中提取出分解的语义3D表面。
5. 多阶段优化： 通过多阶段方法逐步优化网格，包括基础人体模型、衣物和头发等各个部分。
6. 数据增强和训练策略： 使用数据增强技术提高模型对不同姿势和风格的适应性，并通过多阶段训练策略提高模型的鲁棒性和效率。

StdGEN应用场景

1. 虚拟现实（VR）： 用于创建个性化的虚拟角色，提供沉浸式体验。
2. 视频游戏： 快速生成游戏角色模型，支持玩家自定义角色外观。
3. 电影和动画制作： 为动画师提供高质量的3D角色模型，加速制作流程。
4. 3D打印： 将3D角色模型转化为实体模型，用于收藏或展示。
5. 社交媒体： 允许用户创建和分享个性化的3D头像。
6. 电子商务： 为在线服装商店提供虚拟试衣功能，增强购物体验。

StdGEN项目入口

• 项目主页：https://stdgen.github.io