PSHuman:开源单图像3D人像重建技术,一张照片就能生成3D人像模型
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@小白创作中心
PSHuman:开源单图像3D人像重建技术,一张照片就能生成3D人像模型
引用
CSDN
1.
https://m.blog.csdn.net/qq_19841021/article/details/145272751
PSHuman是一种先进的单图像3D人像重建技术,基于跨尺度多视图扩散模型,仅需一张照片即可生成高度逼真的3D人像模型。该技术能够同时建模全局形状和局部细节的联合概率分布,避免几何失真,并保持不同视图下身体形状的一致性。
PSHuman 的主要功能
- 单图像3D人像重建:仅需一张照片,快速生成详细的3D模型,大幅提高建模效率。
- 多视图扩散技术:从单一视角的照片中生成多个角度的人体图像,确保每个角度都尽可能真实。
- 高保真度面部细节:通过跨尺度扩散方法,兼顾整体身体形状和局部面部特征,避免几何变形。
- 结合SMPL-X人体模型:生成更加自然和真实的人体动作和形态,提升3D模型的逼真度。
- 背景移除:支持使用 Clipdrop 或 rembg 工具移除人像照片的背景,简化后续处理流程。
- 结构化输出:生成的3D模型和渲染视频以结构化文件形式保存,便于查看和分享。
- SMPL-free版本:无需SMPL条件即可进行多视图生成,适用于一般姿态的人像。
PSHuman 的技术原理
- 身体+面部增强和多视角生成:将输入照片和预测的人体骨架模型(SMPL-X)送入多视角图像扩散模型,生成6个不同角度的全身图片及高精度局部面部图片。
- 跨尺度扩散方法:同时建模全局全身形状和局部面部特征的联合概率分布,避免几何变形。
- 基于SMPL-X的显式人物雕刻:通过可微分的渲染技术调整、变形和重新细化SMPL-X模型,生成带真实纹理的3D人物模型。
- 多视图图像融合:使用可微分渲染技术融合多视图颜色图像,减少生成不一致性,实现纹理映射。
- 优化和重建模块:通过优化SMPL-X参数对齐多视图图像,进行几何优化,并使用可微分光栅化技术对网格进行雕刻。
如何运行 PSHuman
- 环境配置
首先,创建一个 Conda 环境并安装依赖:
conda create -n pshuman python=3.10
conda activate pshuman
# 安装 PyTorch
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 安装 Kaolin
pip install kaolin==0.17.0 -f https://nvidia-kaolin.s3.us-east-2.amazonaws.com/torch-2.1.0_cu121.html
# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt
- 背景移除
使用 Clipdrop 或 rembg 工具移除人像照片的背景:
python utils/remove_bg.py --path $DATA_PATH$
- 运行推理
通过以下命令生成3D模型和渲染视频:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU python inference.py --config configs/inference-768-6view.yaml \
pretrained_model_name_or_path='pengHTYX/PSHuman_Unclip_768_6views' \
validation_dataset.crop_size=740 \
with_smpl=false \
validation_dataset.root_dir=$DATA_PATH$ \
seed=600 \
num_views=7 \
save_mode='rgb'
资源
- 项目官网:https://penghtyx.github.io/PSHuman
- GitHub 仓库:https://github.com/pengHTYX/PSHuman
- HuggingFace 仓库:https://huggingface.co/spaces/fffiloni/PSHuman
- arXiv 技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.10141
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