GeneMAN是一款由上海AI实验室、北京大学、南洋理工大学和上海交通大学联合开发的3D人形创建框架，能够从单张图片中生成高保真的3D人体模型。该框架不依赖传统的参数化人体模型，而是利用大量高质量的人类数据集，包括3D扫描、多视角视频、单张照片和合成数据，来训练人类特定的2D和3D先验模型。
GeneMAN是什么
GeneMAN是一个先进的3D人形创建框架，由上海AI实验室与多所顶尖高校联合研发。它的主要功能是从一张普通的图片中生成高保真的3D人体模型。该框架通过结合多种高质量的数据集，包括3D扫描、多视角视频以及单张照片，训练出人类特定的2D和3D先验模型。GeneMAN采用几何初始化、雕刻流程和多空间纹理细化技术，实现了从自然环境的图像中提取高质量3D人体模型的能力，能够适应不同的人体比例、姿势和服装。
GeneMAN的主要功能
- 处理多样化的人体比例：无论是全身、半身还是特写，GeneMAN均能生成相应的3D模型。
- 适应不同的服装和姿势：能够处理多种服装设计和各种姿势，包括自然姿势及常见物品的使用。
- 处理野外图像：特别擅长处理自然环境下的图像，这些图像通常包含复杂背景和多变的光照条件。
- 生成高质量的纹理：通过多空间纹理细化流程，GeneMAN能够生成与输入图像细节一致的高质量3D人体纹理。
GeneMAN的技术原理
- 2D和3D人类先验模型训练：
- 文本到图像扩散模型：用于生成2D人类先验的训练模型。
- 视图条件扩散模型：用于生成3D人类先验的训练模型。
- 几何初始化与雕刻流程：
- 多空间纹理细化流程：
- 粗纹理生成：通过多视图纹理技术生成初步纹理。
- 潜在空间细化：在潜在空间中对纹理进行迭代细化。
- 像素空间细化：利用优化UV图在像素空间中获得细致纹理，基于2D先验的ControlNet进行优化。
GeneMAN的项目地址
- 项目官网：roooooz.github.io/GeneMAN
- GitHub仓库：https://github.com/roooooz/GeneMAN（即将开源）
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.18624
GeneMAN的应用场景
- 虚拟试衣：用户只需上传自己的全身照片，GeneMAN便可生成3D模型，帮助用户在线试穿服装，提升试衣体验的真实感。
- 游戏和娱乐：在游戏和影视制作中，GeneMAN可用于创建或修改角色模型，实现更个性化、逼真的角色设计。
- 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：在AR和VR应用中，生成用户的3D化身，增强沉浸感和交互性。
- 时尚设计：设计师能够快速将设计草图转化为3D模型，加快设计流程。
- 健身和健康管理：通过分析用户的3D模型，GeneMAN能够提供个性化的健身指导和健康建议。
常见问题
- GeneMAN支持哪些类型的图片？：GeneMAN可以处理多种类型的图片，包括全身照、半身照和特写照片。
- 生成的3D模型可以用于什么用途？：生成的3D模型可以广泛应用于虚拟试衣、游戏角色设计、增强现实等多个领域。
- 如何访问GeneMAN的开源代码？：用户可以访问GeneMAN的GitHub仓库，获取即将开源的代码。
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