📄 论文总结
InfiniHuman：无限多样、高保真且可精确控制的3D人体生成框架 / InfiniHuman: A Framework for Generating Infinitely Diverse, High-Fidelity, and Precisely Controllable 3D Human Models
1️⃣ 一句话总结
InfiniHuman是一个通过自动化数据生成框架创建大规模多样化3D人体数据集，并基于此训练支持文本、体型和服装图像等多条件输入的生成模型，实现高保真、快速且精确可控的3D虚拟人生成系统。
2️⃣ 论文创新点
1. InfiniHuman框架
- 创新点：一种全自动框架，通过协同利用现有基础模型生成理论上无限扩展的、带有丰富标注的3D人体数据
- 区别/改进：解决了传统方法依赖昂贵且多样性有限的人工采集数据的问题，实现了低成本、大规模的数据生成
- 意义：为高质量、细粒度可控的3D人体生成提供了实用且经济的解决方案，极大提升了生成模型的多样性和可扩展性
2. InfiniHumanData数据集
- 创新点：首个大规模多模态人体数据集，包含11.1万个多样化身份，覆盖前所未有的种族、年龄、服装风格等多样性
- 区别/改进：自动生成的数据在身份上可与扫描渲染结果相媲美，并带有多粒度文本描述、多视角RGB图像、详细服装图像和SMPL体型参数
- 意义：为3D人体生成研究提供了大规模、高质量、多样化的训练数据，解决了数据稀缺和标注成本高的问题
3. InfiniHumanGen生成框架
- 创新点：基于扩散模型的生成管线，能够以文本、身体形状和服装资源为条件，实现快速、真实且精确可控的3D人体生成
- 区别/改进：在视觉质量、生成速度和可控性方面显著超越了现有最先进方法
- 意义：实现了通过文本描述、显式体型和服装图像等多种输入方式对3D人体生成进行精确控制
4. 多模态精确控制
- 创新点：通过文本、图像和SMPL参数实现虚拟人的精确控制
- 区别/改进：支持服装、姿态、体型、配饰等多种属性的精细控制，突破了现有方法仅支持文本或身体形状单一条件控制的限制
- 意义：实现了虚拟人生成的高度可控性和灵活性，支持数字时尚、虚拟试衣等应用所需的精细化外观控制
3️⃣ 主要结果与价值
结果亮点
- 在视觉质量、生成速度和属性可控性上优于现有最先进方法
- 用户研究表明其生成的InfiniHumanData数据集在视觉真实感上与真实扫描数据相当
- 系统能够在约12秒内生成3D-GS结果，实现高效生成
- 支持从粗到细的多粒度文本描述控制，增强模型对多样化语义概念的理解能力
实际价值
- 支持虚拟现实、数字时尚、游戏和社交远程呈现等应用场景
- 实现数字时尚、虚拟试衣等应用所需的精细化外观控制
- 通过Instruct-Virtual-TryOn模块增强虚拟试穿功能的实用性和泛化能力
- 为高质量虚拟形象创建提供可访问且可扩展的解决方案，降低创作门槛
4️⃣ 术语表
- InfiniHuman：一个用于无限3D人体创建并具有精确控制能力的生成框架
- SMPL：一种参数化人体模型，用于表示详细的身体形状和姿态，在3D人体生成中提供详细的身体形状控制
- InfiniHumanData：大规模多模态人体数据集，包含超11.1万个身份，每个身份带有多视角图像、细粒度文本描述、SMPL参数和服装表示
- 3D-GS：3D Gaussian Splatting，一种3D表示方法
- Orthographic MV-Diffusion：正交多视图扩散模型，用于生成一致的多视图图像
- Gen-HRes：高分辨率虚拟人生成方法，基于多图像到图像转换框架，支持多模态控制和身份保持