细节直逼亚毫米级！港科广分层建模突破3D人体生成｜CVPR 2025

MultiGO团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 从人体单图变身高保真3D模型，不知道伤害了多少程序猿头发的行业难题，竟然被港科广团队一招破解了！ 团队最新提出的 MultiGO 创新方案，借助 分层建模思路 ——将人体分解为不同精度层级，从基础体型到衣物褶皱逐级细化。 这有点像在搭乐高积木：先大模块构建整体轮廓，再用小零件补充细节，最后再处理材质纹理。 相关研究成果目前已入选CVPR 2025，项目代码也在加紧开源的路上。 更多详情，让我们接着继续看～ 技术改进路在何方？ 传统方法的瓶颈 基于单目图像的三维人体重建存在固有深度歧义性，现有方法通常依赖SMPL-X等人体轮廓的预训练模板提供几何先验，但依然难以捕捉细 节特征和特定解剖学结构。 这些方法往往聚焦于人体整体几何建模，而忽视了多层次结构 （如骨骼、关节，以及手指、面部等部位的细密皱纹） 。这种过度简化的建 模方式导致骨骼重建不准确、关节位置偏差，以及衣物皱纹等细节模糊不清。 MultiGO创新框架 该研究提出三级几何学习框架实现突破： MultiGO技术解剖 MultiGO方法的核心在于 通过多层次几何学习框架全面提升单目纹理3D人体重建的 ...