Vid2Avatar-Pro：从单目自然视频中生成逼真的3D人体虚拟形象

Vid2Avatar-Pro是什么？

Vid2Avatar-Pro 是一种能够从普通的单目自然视频中创建逼真且可动画化的3D人体虚拟形象的技术。它是 Vid2Avatar 的升级版本，通过引入通用先验模型（Universal Prior Model, UPM）和优化的 3D 表示方法，提升了虚拟形象的逼真度和泛化能力。

Vid2Avatar-Pro功能特征

• 高逼真度与可动画性：Vid2Avatar-Pro 能够从普通单目视频中生成逼真的 3D 虚拟形象，并支持复杂的动作动画。

• 多视角渲染：生成的虚拟形象可以被渲染到任意视角，解决了传统方法中视角受限的问题。

• 多样化动作支持：虚拟形象能够执行多种复杂动作，如打羽毛球、打鼓、单腿跳跃等。

• 通用先验模型（UPM）：通过大规模多视角数据预训练的通用先验模型，显著提升了对新姿态和视角的泛化能力。

Vid2Avatar-Pro应用场景

• 影视制作：从普通视频中重建演员的 3D 模型，用于特效制作。

• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：创建逼真的虚拟角色，提升沉浸感。

• 时尚与电商：通过视频重建用户 3D 模型，实现虚拟试衣。

• 体育分析：从比赛视频中重建运动员模型，分析动作细节。

• 医疗康复：记录和分析患者康复过程中的动作。

Vid2Avatar-Pro 技术原理

通用先验模型（UPM）

• 预训练阶段：使用大规模多视角、动态的穿衣人类表演数据训练 UPM，使其能够捕捉人类外观和姿态的通用特征。

• 微调阶段：在给定的单目野外视频上，通过逆渲染技术对预训练的 UPM 进行微调，恢复特定人物的细节。

3D 高斯表示

• 使用规范前后地图的 3D 高斯表示来构建虚拟形象，这些地图在不同身份之间共享。

• 通过正向线性混合蒙皮（LBS）和光栅化技术合成训练姿态/形状参数。

自监督场景分解

• 不依赖外部分割模块，直接在 3D 中分离人体和背景。

• 通过两个独立的神经场对人物和背景进行参数化，解决了场景分解和表面重建任务。

优化策略

• 引入由粗到细的采样策略和新颖的目标函数，清晰地分离动态人体和静态背景。

• 优化背景模型、规范化的人体形状和纹理以及每帧人体姿态参数。

Vid2Avatar-Pro使用方法

1. 数据准备：

• 使用 ROMP 获取初始 SMPL 形状和姿势。

• 使用 OpenPose 提取关键点。

2. 模型训练：

• 对背景模型、人体形状纹理和姿态参数进行联合优化。

• 使用预训练的 UPM 模型进行微调。

3. 生成与渲染：

• 使用训练好的模型生成最终的 3D 虚拟形象。

• 通过逆渲染技术实现多视角渲染。

4. 动画生成：

• 将虚拟形象绑定到新的动作序列，实现多样化动画。

论文链接：https://moygcc.github.io/vid2avatar-pro/static/CVPR2025_Vid2Avatar_Pro.pdf

项目主页：https://moygcc.github.io/vid2avatar-pro/