HumanRAM: Feed-forward Human Reconstruction and Animation Model using Transformers

📄 arXiv: 2506.03118v1 📥 PDF

作者: Zhiyuan Yu, Zhe Li, Hujun Bao, Can Yang, Xiaowei Zhou

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-06-03

备注: Accepted by SIGGRAPH 2025 (Conference Track). Project page: https://zju3dv.github.io/humanram/

期刊: SIGGRAPH 2025 Conference Proceedings

DOI: 10.1145/3721238.3730605

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出HumanRAM以解决3D人类重建与动画问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 3D重建 人类动画 变换器模型 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的3D人类重建与动画方法依赖复杂的捕捉技术和个体优化，效率低下且难以推广。
  2. HumanRAM提出了一种前馈方法，通过引入显式姿态条件，结合变换器模型实现高效的人类重建与动画。
  3. 实验结果显示，HumanRAM在重建精度和动画质量上显著优于现有技术，具有更好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

3D人类重建与动画是计算机图形学和视觉领域的长期研究课题。然而，现有方法通常依赖复杂的密集视角捕捉和耗时的个体优化过程。为了解决这些局限性，本文提出了HumanRAM，这是一种新颖的前馈方法，能够从单目或稀疏的人类图像中进行通用的人类重建和动画。该方法通过将显式的姿态条件引入基于变换器的大型重建模型中，将人类重建和动画整合为一个统一的框架。实验结果表明，HumanRAM在重建精度、动画保真度和真实世界数据集上的泛化性能方面显著超越了之前的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D人类重建与动画方法在效率和泛化能力上的不足，尤其是依赖复杂捕捉和个体优化的问题。

核心思路：HumanRAM通过引入显式的姿态条件，利用变换器模型实现了人类重建与动画的统一框架，简化了输入要求并提高了处理速度。

技术框架：该方法的整体架构包括输入单目或稀疏图像、关联的相机参数和SMPL-X姿态，采用可扩展的变换器和DPT解码器进行人类渲染合成。

关键创新：HumanRAM的主要创新在于将显式姿态条件与大型重建模型结合，实现了高质量重建与高保真动画的同时控制，区别于传统方法的分离处理。

关键设计：模型设计中使用了共享的SMPL-X神经纹理，优化了损失函数以平衡重建与动画质量，确保了模型的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，HumanRAM在重建精度上提高了XX%，在动画保真度上提升了YY%，并在真实世界数据集上展现出更强的泛化能力，显著优于基线方法。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在虚拟现实、游戏开发和动画制作等领域。通过高效的人类重建与动画生成，能够提升用户体验和交互性，推动相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

3D human reconstruction and animation are long-standing topics in computer graphics and vision. However, existing methods typically rely on sophisticated dense-view capture and/or time-consuming per-subject optimization procedures. To address these limitations, we propose HumanRAM, a novel feed-forward approach for generalizable human reconstruction and animation from monocular or sparse human images. Our approach integrates human reconstruction and animation into a unified framework by introducing explicit pose conditions, parameterized by a shared SMPL-X neural texture, into transformer-based large reconstruction models (LRM). Given monocular or sparse input images with associated camera parameters and SMPL-X poses, our model employs scalable transformers and a DPT-based decoder to synthesize realistic human renderings under novel viewpoints and novel poses. By leveraging the explicit pose conditions, our model simultaneously enables high-quality human reconstruction and high-fidelity pose-controlled animation. Experiments show that HumanRAM significantly surpasses previous methods in terms of reconstruction accuracy, animation fidelity, and generalization performance on real-world datasets. Video results are available at https://zju3dv.github.io/humanram/.