生成式三维数字人技术研究
引言
随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉与图形学的交叉融合推动了数字人生成技术的进步。基于传统图形学建模方法繁琐且周期长，阻碍了虚拟数字人的普及和应用[1]。利用生成式人工智能技术可高效生成高拟真、规模化的虚拟数字人。
生成式三维数字人技术关键步骤
从生成式模型视角出发，本文对三维数字人技术进行了系统梳理，总结出三个核心步骤：表示、渲染与学习[2]。
数字人生成流程
1. 模型表示：分为显式表示和隐式表示两种形式。显式表示直接给出所有元素集合，适合游戏和影视制作；隐式表示仅需提供空间约束，更加灵活。
2. 渲染：将三维数字人映射为二维图像，神经网络渲染技术显著提升了渲染的真实感。
3. 学习：通过对数据的学习来生成三维数字人模型，包括显式和隐式表示模型的学习方式[3]。
生成式三维数字人模型表示
显式表示直观高效，但精细度受分辨率影响较大；隐式表示灵活性更高，具备“无限分辨率”优势，但在复杂场景下表现不佳[4]。
生成式三维数字人渲染
根据模型表示形式不同，渲染方法也有所区别。传统图形学渲染适用于显式记录模型，神经渲染针对隐式表示模型。
生成式三维数字人模型学习
生成式数字人模型学习涵盖表示参数和渲染参数，通过采样或渲染实现数字人生成[5]。
典型应用
1. 数字人重建：从图像或视频中恢复人体和人脸几何形状及外观信息。
2. 数字人驱动：根据真人行为驱动数字人模型变化。
3. 数字人交互：解决数字人与环境、数字人之间的交互问题。
未来发展趋势展望
生成式数字人技术在表示形式、渲染方式及学习方法上不断进步，但仍面临诸多挑战。未来将向更高效、真实的数字人方向发展。
总结
本文全面介绍了生成式数字人技术的主要步骤、表示与渲染方式、学习方法及其典型应用，并对未来发展进行了展望。
