Zero-1-to-A：单图像到可动画化 4D 头像的生成

Zero-1-to-A 简介

Zero-1-to-A 是一种创新的单图像到可动画化 4D 头像的生成方法。它利用预训练的视频扩散模型，通过迭代构建空间和时间一致性的数据集，并采用逐步学习策略，从简单到复杂地优化头像。该方法首先通过共生生成框架 SymGEN，结合头像生成与数据集构建，减少视频扩散的不一致性。接着，通过空间一致性学习和时间一致性学习两个阶段，逐步提升头像质量。实验表明，Zero-1-to-A 在保真度、动画质量和渲染速度上均优于现有方法，能够从单张图像生成高保真、实时渲染的 4D 头像，为逼真头像的高效创建提供了新思路。

Zero-1-to-A 主要功能

1. 从单张图像生成可动画化的 4D 头像：仅需一张输入图像，即可生成具有高保真纹理和几何细节的 4D 头像，支持实时动画和渲染。
2. 支持多种风格和应用场景：能够处理现实主义、漫画、卡通等多种风格的肖像，适用于 AR/VR、影视、游戏等场景。
3. 提升生成质量：通过优化空间和时间一致性，减少视频扩散模型生成的不一致性，生成更逼真、更稳定的头像。
4. 高效渲染：实现高帧率渲染，提升头像在实时应用中的性能表现。

Zero-1-to-A 技术原理

1. 共生生成框架（SymGEN）：
   • 数据集驱动的头像增强：利用视频扩散模型生成的视频作为伪真值，通过优化头像的渲染结果来更新数据集，增强数据集的空间和时间一致性。
   • 头像驱动的数据集增强：在更新后的数据集上重新训练头像，进一步提升头像的质量和细节。
   • 迭代增强：交替进行数据集更新和头像重建，逐步提升整体生成质量。
2. 逐步学习策略（Progressive Learning）：
   • 空间一致性学习：固定表情，从正面到侧面逐渐学习相机视角的变化，减少空间不一致性。
   • 时间一致性学习：固定相机视角，从放松到夸张的表情逐渐学习表情的变化，提升时间一致性。
3. 视频扩散模型的优化：
   • 利用预训练的视频扩散模型生成动态头像，通过引入额外的模块（如运动控制模块、时间注意力模块等）来增强生成视频的稳定性和一致性。
4. 多模态控制：
   • 通过将视频、语音和文本转换为 FLAME 动画输入，实现多模态控制，使头像能够根据不同的输入信号进行动画化。

Zero-1-to-A 应用场景

1. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成逼真的虚拟头像用于虚拟社交、远程协作和沉浸式体验，提升用户交互的真实感和沉浸感。
2. 影视制作：快速创建高质量的角色头像，用于动画电影、特效制作或虚拟角色的实时驱动，节省建模和动画制作的时间和成本。
3. 电子游戏：生成多样化的游戏角色头像，支持实时动画和交互，增强游戏的视觉效果和玩家的沉浸感。
4. 在线教育：创建虚拟教师或助教头像，用于在线课程、虚拟讲座或互动学习，提升教学的趣味性和吸引力。
5. 社交媒体和虚拟直播：生成个性化的虚拟头像用于虚拟直播、短视频创作或社交媒体互动，保护用户隐私的同时提供丰富的视觉体验。
6. 智能客服和虚拟助手：生成具有表情和动作的虚拟客服或助手头像，用于在线客服、智能语音助手等场景，提升用户体验和交互的自然度。

Zero-1-to-A 项目入口

• 项目主页：https://zhenglinzhou.github.io/Zero-1-to-A/
• GitHub代码库：https://github.com/ZhenglinZhou/Zero-1-to-A/
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2503.15851