三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力，近年来研究者提出基于三维生成对抗网络（3D GAN）从 2D 图像中学习三维数字人，极大提高了数字人制作效率。

这些方法往往在一维隐向量空间建模数字人，而一维隐向量无法表征人体的几何结构和语义信息，因此限制了其生成质量和编辑能力。

为了解决这一问题，来自新加坡南洋理工大学 S-Lab 团队提出结构化隐空间扩散模型（Structured Latent Diffusion Model）的三维数字人生成新范式 StructLDM。该范式包括三个关键设计：结构化的高维人体表征、结构化的自动解码器以及结构化的隐空间扩散模型。

StructLDM 是一个从图像、视频中学习的前馈三维生成模型（Feedforward 3D Generative Model），相比于已有 3D GAN 方法可生成高质量、多样化且视角一致的三维数字人，并支持不同层级的可控生成与编辑功能，如局部服装编辑、三维虚拟试衣等部位感知的编辑任务，且不依赖于特定的服装类型或遮罩条件，具有较高的适用性。

• 论文标题：StructLDM: Structured Latent Diffusion for 3D Human Generation
• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.01241
• 项目主页：https://taohuumd.github.io/projects/StructLDM
• 实验室主页：https://www.ntu.edu.sg/s-lab

00:35

方法概览

StructLDM 训练过程的包含两个阶段：

• 结构化自动解码：给定人体姿态信息 SMPL 和相机参数，自动解码器对训练集中每个人物个体拟合出一个结构化 UV latent。该过程的难点在于如何把不同姿态、不同相机视角、不同着装的人物图像拟合到统一的 UV latent 中，为此 StructLDM 提出了结构化局部 NeRF 对身体每个部位分别建模，并通过全局风格混合器把身体各部分合并在一起，学习整体的人物外观。此外，为解决姿态估计误差问题，自动解码器训练过程中引入了对抗式学习。在这一阶段，自动解码器把训练集中每个人物个体转化为一系列 UV latent。
• 结构扩散模型：该扩散模型学习第一阶段得到的 UV latent 空间，以此学习人体三维先验。

在推理阶段，StructLDM 可随机生成三维数字人：随机采样噪声并去噪得到 UV latent，该 latent 可被自动解码器渲染为人体图像。

实验结果

该研究在 4 个数据集上进行了实验评估：单视角图像数据集 DeepFashion [Liu et al. 2016]，视频数据集 UBCFashion [Zablotskaia et al. 2019]，真实三维人体数据集 THUman 2.0 [Yu et al. 2021], 及虚拟三维人体数据集 RenderPeople。

3.1 定性结果比较

StructLDM 在 UBCFashion 数据集上与已有 3D GAN 方法做了对比，如 EVA3D、 AG3D 及 StyleSDF。相比于已有方法，StructLDM 可生成高质量、多样化、视角一致的三维数字人，如不同肤色、不同发型，以及服饰细节（如高跟鞋）。

StructLDM 在 RenderPeople 数据集上与已有 3D GAN 方法（如 EG3D, StyleSDF, 及 EVA3D）及扩散模型 PrimDiff 对比。相比于已有方法，StructLDM 可生成不同姿态、不同外观的高质量三维数字人，并生成高质量面部细节。

00:24

3.2 定量结果比较

研究者在 UBCFashion, RenderPeople，及 THUman 2.0 上与已知方法做了定量结果比较，在每个数据集上随机选取 5 万张图像计算 FID ，StructLDM 可大幅降低 FID。此外，User Study 显示大约 73% 的用户认为 StructLDM 生成的结果在面部细节和全身图像质量上比 AG3D 更有优势。

3.3 应用

3.3.1 可控性生成

StructLDM 支持可控性生成，如相机视角、姿态、体型控制，以及三维虚拟试衣，并可在二维隐空间插值。

3.3.2 组合式生成

StructLDM 支持组合式生成，如把①②③④⑤部分组合起来可生成新的数字人，并支持不同的编辑任务，如身份编辑、衣袖（4）、裙子（5）、三维虚拟试衣（6）以及全身风格化（7）。

00:25

3.3.3 编辑互联网图片

StructLDM 可对互联网图片进行编辑，首先通过 Inversion 技术得到对应的 UV latent，然后通过 UV latent 编辑可对生成的数字人进行编辑，如编辑鞋、上衣、裤子等。

3.4 消融实验

3.4.1 隐空间扩散

StructLDM 提出的隐空间扩散模型可用于不同编辑任务，如组合式生成。下图探究了扩散模型参数（如扩散步数和噪声尺度）对生成结果的影响。StructLDM 可通过控制扩散模型参数来提高生成效果。

3.4.2 一维与二维人体表征

研究者对比了一维与二维 latent 人体表征效果，发现二维 latent 可生成高频细节（如衣服纹理及面部表情），加入对抗式学习可同时提高图片质量和保真度。

3.4.3 结构感知的归一化

为提高扩散模型学习效率，StructLDM 提出了结构感知的 latent 归一化技术 （structure-aligned normalization），即对每个 latent 做逐像素归一化。研究发现，归一化后的 latent 分布更接近于高斯分布，以此更利于扩散模型的学习。

文章来自于微信公众号机器之心 作者新加坡南洋理工大学 S-Lab 团队