HumanLift：单图高保真三维数字人重建技术突破

在当今数字化时代，创建具有高度真实感的三维数字人已成为影视制作、游戏开发和虚拟现实领域的关键技术。这项技术不仅能够提升视觉效果，还能为用户带来沉浸式的体验。

尽管现有技术在多视角图像重建方面取得了显著进展，但从单张图片生成高质量三维人体模型仍然面临诸多技术瓶颈。其中最大的挑战在于如何平衡三维空间的一致性与原始图像的匹配度，同时确保服饰纹理和面部细节的精细还原。

近期，来自中国科学院计算技术研究所、香港科技大学和卡迪夫大学的科研团队联合开发了一项创新技术——HumanLift。这项基于高斯网的单图三维数字人重建方案，已成功入选SIGGRAPH ASIA 2025学术会议。

• 项目官网：http://geometrylearning.com/HumanLift/

HumanLift的核心创新在于融合了三维视频扩散模型与面部增强技术。用户仅需提供一张人物照片，系统就能自动生成具有多视角一致性的高保真三维模型，准确还原服饰细节和人物特征。

技术发展历程

早期三维重建技术主要分为显式和隐式两种路径。显式方法依赖参数化模板，在处理复杂服装时表现有限；隐式方法虽然能描述更复杂的几何结构，但计算成本较高且纹理真实感不足。

随着Stable Diffusion等生成模型和神经辐射场技术的快速发展，二维与三维之间的转换效率显著提升。然而，由于人体数据的稀缺性和姿态、服饰的复杂性，将这些技术应用于高精度人体建模仍存在困难。

技术实现原理

HumanLift采用两阶段处理流程：首先通过多视角图像生成模块创建不同角度的视图，然后基于3D高斯泼溅技术进行三维模型重建。

第一阶段基于Wan2.1视频生成模型构建，专门设计了HumanWan-DiT（RGB）和HumanWan-DiT（Normal）两个优化模块，分别负责色彩和法线信息的生成。通过引入SMPL-X三维人体先验和低秩适应技术，在保证生成质量的同时有效控制计算资源消耗。

第二阶段利用生成的多视角图像，结合高斯网表示进行三维重建。特别设计的面部增强模块能够精准处理人脸细节，通过动态调整相机姿态确保头部渲染的真实性。

实际应用效果

在实际测试中，HumanLift展现出卓越的泛化能力。无论是日常服饰还是特殊装扮，系统都能稳定生成高质量的三维模型。多视角RGB图像具有照片级真实感，法线图准确反映了服饰的几何细节。

通过消融实验验证了各模块的重要性：面部增强模块显著提升面部细节质量，SMPL-X优化确保姿态准确性，法线监督则有效保留服饰纹理。这些组件的协同工作使得最终生成的三维数字人既保持多视角一致性，又忠实于原始图像的特征。

技术前景展望

HumanLift代表了单图三维数字人重建技术的重要突破。传统方法在真实感和细节处理上存在局限，而现有生成式方法难以平衡各项质量指标。HumanLift通过创新的技术架构，为用户提供了简单高效的三维建模解决方案，只需单张输入图像即可获得专业级的三维数字人模型。

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/4b1675f2-3f5c-4dba-b7ff-b6748c420880