清华团队打造Ultraman算法，能让买家线上观看服装试穿效果

清华团队打造Ultraman算法，能让买家线上观看服装试穿效果

引用

新浪网

1.

https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2024-06-08/doc-inaxzaic4346527.shtml

近日，清华大学赵昊团队研发出一款名为Ultraman的算法框架，该框架通过深度估计技术和基于扩散的生成模型相结合，实现了从单张RGB图像到三维人体模型的快速转换。这项技术不仅在重建速度和视觉保真度上取得了突破，还展现了广泛的应用前景，包括虚拟试衣、3D动画制作、医疗康复等多个领域。

研究团队通过优化算法和计算流程，让Ultraman能够显著减少从单张RGB图像到三维人体模型的转换时间，从而实现快速重建。同时，引入先进的纹理生成和映射技术，即使在高分辨率输入图像的情况下，也能确保重建模型在视觉上的高保真度。

Ultraman框架特别关注了衣物的复杂性和多样性，通过深度学习和生成模型的结合，能够有效捕捉衣物的细节和动态特性。此外，该框架还融合了三维人体形状的先验知识，通过深度估计和后处理技术，提高了重建模型的准确性和鲁棒性。

在应用前景方面，Ultraman展现出了巨大的潜力：

• 娱乐领域：可用于快速创建逼真的3D角色和动画，提高电影特效和游戏角色设计的效率和质量。
• 时尚零售业：为买家提供虚拟试衣体验，允许用户在线上观看服装在不同体型上的效果。对于服装设计师来说，可以利用Ultraman快速预览服装设计在不同体型上的效果。
• 健身和健康领域：通过3D人体重建技术，可以为用户定制健身计划，分析体态和运动姿势，提供个性化的健康管理。用户还能创建自己的3D化身，实现更加丰富的社交互动体验。
• 增强现实领域：可用于生成与真实世界互动的3D角色或物体，为用户带来更加沉浸式的体验。
• 教育领域：可用于模拟手术过程和事故现场等，提供更加真实的教学环境。
• 医疗康复领域：可以帮助医生评估病人的康复进度，设计个性化的康复计划。
• 军事和紧急服务训练领域：可用于模拟战斗和救援场景，提高训练的安全性和有效性。
• 法律领域：可用于重建犯罪现场，帮助分析和理解犯罪发生的过程。
• 人机交互领域：可用于创建更加自然和直观的交互界面，提升用户体验。
• 3D打印等个性化打印领域：让用户根据自己的体型定制个性化的产品，如家具、鞋子等。
• 体育领域：可用于分析运动员的运动姿态，优化训练方法和提高运动表现。
• 汽车工业领域：可用于模拟乘客在车辆碰撞中的姿态，评估和改进车辆的安全性能。

未来，课题组计划将Ultraman技术用于实时3D人体捕捉系统，实现更加自然、逼真的虚拟现实和增强现实交互体验。针对实时应用的需求，团队将优化算法，减少计算延迟，提高处理速度，并开发相关的集成方案，用于虚拟现实头盔、增强现实头盔等设备，实现全身动作的实时捕捉和3D重建。