HumanLift单图三维重建：突破性技术实现高精度数字人建模

在当今数字化时代，创建具备高度真实感的三维数字人模型已成为影视制作、游戏开发和虚拟现实等领域的核心技术需求。这种技术不仅能够提升视觉体验，更为数字内容创作开辟了全新可能。

虽然现有技术在多视角图像重建方面取得了一定进展，但从单一参考图像生成逼真三维人体模型仍然面临诸多技术瓶颈。如何平衡三维空间一致性与原始图像保真度，同时精确还原人物姿态、服饰细节和面部特征，成为行业亟待突破的关键难题。

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研发了名为HumanLift的创新技术。这项基于高斯网（GaussianMesh）的单图三维人体重建方案，已成功入选SIGGRAPH ASIA 2025学术会议。

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

HumanLift创新性地融合了三维视频扩散模型与面部增强技术，实现了仅凭单张人体照片即可生成高质量三维数字人的突破。该技术不仅能准确预测不可见视角下的人物外观和服饰几何特征，还能确保多视角间的高度一致性，同时完美保留原始图像的人物特征信息。

技术发展历程

早期三维人体重建技术主要分为显式与隐式两大流派。显式方法依赖参数化模板，虽能估算基础人体形态，但难以应对复杂服饰场景；隐式方法通过函数描述复杂几何结构，重建质量有所提升，但计算成本高昂且纹理真实感有限。

随着Stable Diffusion等生成模型和神经辐射场（NeRF）、三维高斯泼溅（3D-GS）等神经渲染技术的快速发展，二维与三维视觉的桥梁得以建立。尽管在普通物体重建方面成效显著，但将这些技术应用于高真实感人体建模仍面临数据稀缺和复杂姿态等挑战。

现有方法尝试结合文本信息和扩散模型进行建模，但受限于文本描述的模糊性，难以精确还原服饰细节。多视图生成技术的出现为这一领域带来新思路，然而缺乏三维先验导致视角不一致问题，特别是面部细节因在全身图像中占比过小而质量不佳。

核心技术原理

HumanLift的技术目标明确：基于单张输入图像，创建具备逼真外观、细腻服饰纹理和清晰面部特征的三维数字形象，支持自由视角浏览。整个流程分为两个关键阶段：

多视角图像生成阶段

此阶段专注于从单张日常照片生成逼真的多视角图像。技术团队基于先进的Wan2.1视频生成模型构建核心网络，通过引入三维人体先验信息，专门设计了HumanWan-DiT（RGB）和HumanWan-DiT（Normal）两个优化模型，分别负责生成多视角彩色图像和法向图。

创新性地采用SMPL-X多视角语义图像作为三维引导条件，并运用低秩适应（LoRA）技术实现高效参数微调。通过轻量级三维卷积编码器对先验信息进行编码，确保模型在保持生成质量的同时控制计算成本。

三维模型重建阶段

基于第一阶段生成的多视角图像，技术团队采用高斯网表示进行三维高斯球参数优化。特别引入面部增强模块，通过现有生成模型产生高质量多视角面部图像，并将标准空间下的相机姿态转换至SMPL-X头部坐标系，确保面部渲染精度。

动态姿态优化机制是该阶段的另一大亮点，系统根据迭代优化的SMPL-X参数实时调整面部相机姿态，保证头部三维高斯球与相机视角的持续对齐。

实际应用效果

在真实场景测试中，HumanLift展现出卓越的性能。无论是复杂服饰纹理还是多样拍摄环境，系统均能稳定生成具备照片级真实感的多视角图像，法向图精确捕捉几何细节，空间一致性表现优异。

技术验证分析

通过系统的消融实验，研究团队验证了各技术模块的关键作用：

• 禁用面部增强导致细节严重缺失
• 关闭SMPL-X姿态优化造成头部渲染失真
• 取消法向图监督使得服饰几何精度下降

实验结果表明，面部增强模块显著提升细节质量，姿态优化确保头部渲染真实感，法向监督则有效保留衣物细节特征。

技术展望

随着生成式人工智能的快速发展，单图三维人体重建技术正迎来全新突破。HumanLift通过创新的三维扩散先验微调和专门的面部增强设计，成功解决了传统方法在真实感、复杂服饰和面部细节等方面的技术瓶颈。

这项技术的最重要优势在于其用户友好性——无需复杂数据处理流程，仅凭单张参考图像即可生成高质量、高保真度的三维数字人，为新视角合成、几何细节还原和多视角一致性提供了完整解决方案。

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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