3DHM：单张图片生成任意视频动作的3D人体动作生成框架

3DHM：单张图片生成任意视频动作的3D人体动作生成框架

3DHM（3D Human Motions）是加州大学伯克利分校研究人员开发的先进3D人体动作生成框架。该技术能够从单张人物照片生成具有3D控制的动态人体视频，实现从静态图像到动态视频的转变。通过学习人体不可见部分的先验知识，结合给定的3D运动序列，3DHM能够渲染出具有适当服装和纹理的新身体姿势。这项技术在电影特效、虚拟现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。

3DHM的主要功能

• 动作生成：3DHM能根据文本描述生成相应的3D人体动作，如跑步、跳舞、打篮球等。
• 动作编辑：支持基于掩码的编辑功能，用户指定动作的特定部分进行编辑，例如改变动作的持续时间或细节。
• 动作评估：提供评估脚本，用于评估生成动作的质量和逼真度。
• 纹理图案修复：用单张照片生成不完整的纹理图案，通过扩散模型修复以生成完整的纹理图案。
• 人体渲染：基于3D人体姿势控制的渲染pipeline，可以生成目标人物在不同姿势下的逼真渲染，包括衣服、头发和看不见区域下的合理填充。
• 模仿动作：3DHM框架能模仿目标视频中的动作，包括肢体动作以及衣服和人物外观的变化。
• 3D控制：3DHM能使用各种合成相机轨迹来渲染人物，生成一系列忠实于目标运动的3D姿态，在视觉上与输入更相似的图像。

3DHM的技术原理

• 纹理图案修复（Inpainting Diffusion）：用单张照片生成不完整的纹理图案，并使用扩散模型修复以生成完整的纹理图案。首先，从给定的单张照片中提取部分可见的纹理图案及其对应的mask。然后，将这些输入传入扩散模型，以生成一个包含未见区域的完整纹理图案。
• 人体渲染（Rendering Diffusion）：在第二阶段，目标是获得一个更真实的人物渲染，包括衣物、发型和身体形状等细节。将第一阶段生成的纹理图案应用于演员的3D身体网格序列，生成一个模仿者执行演员动作的中间渲染。然后，将获得的中间渲染和原始人物照片输入到渲染扩散中，从而根据给定输入渲染具有真实外观的人物。
• 预测模型4DHumans：3DHM框架充分基于来自最先进的预测模型4DHumans的准确3D姿势预测的优势，模型能准确地跟踪人体动作并提取演员视频的3D人体姿势。

3DHM的应用场景

• 电影特效制作：3DHM可以用于生成复杂的角色动画，减少手动动画制作的工作量，提高电影特效的真实感和效率。
• 虚拟现实（VR）：在VR应用中，3DHM可以用于实时生成用户身体的3D模型，增强用户的沉浸感和交互体验。
• 游戏开发：游戏开发者可以用3DHM快速生成多样化的角色动画，提高游戏的丰富性和开发效率。
• 舞蹈和体操：3DHM能生成舞蹈或体操等动作的高质量视频内容，适用于体育训练和表演艺术的数字化展示。
• 动作模仿：3DHM能模仿目标视频中的动作，包括肢体动作以及衣服和人物外观的变化，适用于动作捕捉和动画制作。