CAP4D：能够从参考图像中重建出逼真的4D人像化身

CAP4D简介

CAP4D是由加拿大多伦多大学和Vector Institute的研究团队开发的一种创新方法，它利用可变形的多视图扩散模型（Morphable Multi-View Diffusion Model）来从少量至大量图片中重建逼真的4D动态人像化身，并能够实时进行动画制作和渲染。这项技术在单张图像、少量图像以及多视图图像的4D人像重建方面展现出了业界领先的性能，并有效弥合了单图像重建技术与多视图技术在视觉保真度方面的差距。

CAP4D主要功能

1. 从图像重建4D人像化身： CAP4D能够从1到100张参考图像中重建出逼真的4D（动态3D）人像化身。
2. 实时动画和渲染： 该技术支持对人像化身进行实时的动画制作和渲染。
3. 多视图图像生成： 利用多视图扩散模型从参考图像生成新视角的图像。
4. 表情和姿势控制： 结合3D可变形模型（3DMM）来控制生成图像中人物的表情和姿势。
5. 自重演和跨身份重演： 能够进行自我重演（使用同一人物的图像）和跨身份重演（将表情从一个人物转移到另一个人物）。

CAP4D技术原理

1. Morphable Multi-View Diffusion Model (MMDM)： 这是一个基于扩散模型的方法，用于生成新视角的图像，能够处理任意数量的参考图像。
2. 3D Morphable Model (3DMM)： 用于提供姿势和表情的条件信号，控制生成图像的外观。
3. 随机输入/输出 (I/O) 条件过程： 在迭代图像生成过程中，随机采样参考图像和生成图像，以提高生成图像的一致性，并支持大量参考图像。
4. 3D Gaussian Splatting： 用于从生成和参考图像中重建4D化身，这是一种高效的优化方法，能够实现逼真的重建质量。
5. 表情依赖的外观模型： 增强了表现力，提高了生成图像的逼真度。
6. 迭代优化： 使用生成的图像和采样的表情参数、头部姿势、相机姿势来优化4D化身的表示。
7. 正则化技术： 应用拉普拉斯正则化和L2正则化来优化变形图和高斯斑点的相对变形和旋转，以及使用LPIPS损失来提高鲁棒性。

CAP4D应用场景

1. 电影和视频制作： CAP4D可以用于创建和动画化电影或视频中的虚拟角色，提供更加逼真的动态3D人物形象。
2. 虚拟现实(VR)： 在虚拟现实应用中，CAP4D能够生成逼真的虚拟化身，提升用户沉浸式体验。
3. 游戏开发： 游戏设计师可以利用CAP4D技术生成具有高度细节和动态表情的角色，增强游戏体验。
4. 广告和营销： 通过CAP4D创建的逼真虚拟形象可以用于广告，吸引观众注意力并提供新颖的互动方式。
5. 远程会议： 在远程工作和会议中，CAP4D可以生成用户的4D化身，提供更加自然和互动的交流体验。
6. 教育和培训： CAP4D可用于模拟真实人物或历史人物的4D化身，用于教育和历史重现，提供更加生动的学习材料。

CAP4D项目入口

• 项目主页：https://felixtaubner.github.io/cap4d/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.12093