A Survey on 3D Human Avatar Modeling -- From Reconstruction to Generation

📄 arXiv: 2406.04253v1 📥 PDF

作者: Ruihe Wang, Yukang Cao, Kai Han, Kwan-Yee K. Wong

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-06

备注: 30 pages, 21 figures

💡 一句话要点

综述3D人体Avatar建模技术：从重建到生成，探索最新进展与挑战

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D人体建模 Avatar建模 神经辐射场 扩散模型 生成模型 计算机视觉 计算机图形学

📋 核心要点

  1. 现有3D人体建模方法在处理复杂拓扑结构、高精度纹理以及保持身份一致性方面仍面临挑战。
  2. 本文从重建和生成两个角度，系统梳理了近年来涌现的3D人体Avatar建模技术，并分析了各类方法的优缺点。
  3. 综述重点关注了基于神经表示、生成模型以及大型语言模型的最新方法，并对未来研究方向进行了展望。

📝 摘要（中文）

3D建模一直是计算机视觉和计算机图形学中的一个重要领域。近年来，得益于神经表示和生成模型的突破，我们见证了3D建模的快速发展。3D人体建模是许多实际应用的核心，例如游戏和动画，因此受到了广泛关注。在过去的几年里，大量关于创建3D人体Avatar的工作涌现，为3D人体建模形成了一个新的、丰富的知识库。本文旨在全面概述这些新兴的3D人体Avatar建模技术，从重建和生成两个角度进行阐述。首先，我们回顾了具有代表性的3D人体重建方法，包括基于像素对齐隐式函数、神经辐射场和3D高斯溅射等方法。然后，我们总结了具有代表性的3D人体生成方法，特别是那些使用大型语言模型（如CLIP）、扩散模型和各种3D表示的方法，这些方法展示了最先进的性能。最后，我们讨论了对现有方法的反思以及3D人体Avatar建模面临的开放性挑战，为未来的研究提供启示。

🔬 方法详解

问题定义：3D人体Avatar建模旨在创建逼真、可控的数字化身，应用于游戏、动画、虚拟现实等领域。现有方法在处理复杂姿态、精细纹理和身份保持方面存在挑战，尤其是在生成高质量、个性化的3D人体模型时，计算成本高昂且难以保证真实感。

核心思路：本文的核心在于对现有3D人体Avatar建模技术进行系统性的分类和总结，从重建和生成两个角度出发，分析不同方法的优缺点，并探讨未来发展趋势。通过梳理基于隐式函数、神经辐射场、3D高斯溅射等重建方法，以及基于扩散模型、大型语言模型等生成方法，为研究人员提供全面的技术参考。

技术框架：本文的框架主要分为两个部分：3D人体重建和3D人体生成。3D人体重建部分回顾了基于像素对齐隐式函数、神经辐射场和3D高斯溅射等方法，这些方法旨在从单张或多张图像中恢复3D人体模型。3D人体生成部分则关注于利用生成模型（如GAN、VAE、扩散模型）和大型语言模型（如CLIP）来生成新的3D人体模型，并探讨了不同3D表示方法（如体素、网格、点云）对生成效果的影响。

关键创新：本文的创新之处在于对近年来涌现的3D人体Avatar建模技术进行了全面的综述，特别是对基于神经表示和生成模型的方法进行了深入分析。此外，本文还探讨了大型语言模型在3D人体生成中的应用，并对未来研究方向进行了展望。

关键设计：本文作为一篇综述，其关键设计在于对现有文献的分类和组织方式。作者将3D人体Avatar建模技术分为重建和生成两大类，并对每一类中的代表性方法进行了详细介绍。此外，作者还对不同方法的优缺点进行了比较，并对未来研究方向提出了建议。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文重点总结了基于神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射（3DGS）等新兴技术的3D人体重建方法，以及基于扩散模型和大型语言模型（LLM）的3D人体生成方法。这些方法在生成高质量、逼真的3D人体Avatar方面取得了显著进展，例如，基于扩散模型的方法能够生成具有精细纹理和复杂姿态的3D人体模型。

🎯 应用场景

该研究对游戏、动画、虚拟现实、增强现实等领域具有重要应用价值。高质量的3D人体Avatar可以提升用户在虚拟环境中的沉浸感和交互体验。此外，该技术还可应用于服装设计、医疗康复、远程协作等领域，具有广阔的应用前景和商业价值。

📄 摘要（原文）

3D modeling has long been an important area in computer vision and computer graphics. Recently, thanks to the breakthroughs in neural representations and generative models, we witnessed a rapid development of 3D modeling. 3D human modeling, lying at the core of many real-world applications, such as gaming and animation, has attracted significant attention. Over the past few years, a large body of work on creating 3D human avatars has been introduced, forming a new and abundant knowledge base for 3D human modeling. The scale of the literature makes it difficult for individuals to keep track of all the works. This survey aims to provide a comprehensive overview of these emerging techniques for 3D human avatar modeling, from both reconstruction and generation perspectives. Firstly, we review representative methods for 3D human reconstruction, including methods based on pixel-aligned implicit function, neural radiance field, and 3D Gaussian Splatting, etc. We then summarize representative methods for 3D human generation, especially those using large language models like CLIP, diffusion models, and various 3D representations, which demonstrate state-of-the-art performance. Finally, we discuss our reflection on existing methods and open challenges for 3D human avatar modeling, shedding light on future research.