北京 – 阿里巴巴通义实验室近日宣布开源其最新研究成果——LHM (Large Animatable Human Reconstruction Model)，一款能够从单张图像快速重建可动画3D人体模型的AI工具。这一突破性的技术，有望在虚拟现实、增强现实、游戏开发、影视制作以及社交媒体等领域引发广泛应用。
LHM的核心优势在于其高效性和高保真度。用户只需提供一张人物照片，LHM就能在几秒钟内生成一个高质量的可动画3D模型，无需繁琐的后处理流程。该模型不仅能精确保留服装纹理、面部细节等关键信息，还支持基于姿态控制的实时动画渲染，为用户提供沉浸式的体验。
技术原理：多模态Transformer与3D高斯点云
LHM的技术突破得益于其独特的多模态Transformer架构。该架构融合了3D几何特征（从SMPL-X模板采样得到的表面点）和2D图像特征（从预训练的视觉Transformer提取），有效处理了几何和视觉信息。针对头部区域，LHM还设计了多尺度特征提取方案，增强了面部细节的恢复能力。
此外，LHM采用3D高斯点云（Gaussian Splatting）来表示3D模型，支持实时、高质量的渲染。网络直接预测高斯点云的参数（如位置、旋转、缩放、颜色等），实现了从输入图像到3D模型的快速转换。
为了提升模型的泛化能力，LHM采用了自监督学习方法，基于大规模视频数据进行训练，并引入“尽可能接近”和“尽可能接近球形”的正则化项，保持3D模型的几何合理性。
应用场景：潜力无限
LHM的应用前景十分广阔：
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）： 快速将照片转化为可动画化的3D虚拟角色，增强沉浸感和交互性。
- 游戏开发： 快速生成高质量3D角色模型，支持实时动画，提升开发效率和游戏体验。
- 影视制作： 用于特效制作和动画电影，快速生成角色模型，提升制作效率和质量。
- 社交媒体和内容创作： 用户可生成3D虚拟形象用于社交媒体，创作者可快速生成3D角色用于短视频等。
- 教育和培训： 创建虚拟教师或助教用于在线教育，生成3D模型用于医疗、军事等领域的模拟训练。
开源与体验
阿里巴巴通义实验室选择开源LHM，旨在推动相关技术的发展和应用。研究人员和开发者可以通过以下链接获取更多信息并体验LHM：
- 项目官网： https://lingtengqiu.github.io/LHM/
- GitHub仓库： https://github.com/aigc3d/LHM
- arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2503.10625
- 在线体验Demo： https://huggingface.co/spaces/DyrusQZ/LHM
LHM的开源，无疑将为3D建模和动画领域带来新的活力，加速相关技术的创新和应用，为用户带来更加丰富和便捷的体验。
参考文献：
- Qiu, L., et al. (2025). LHM: Large Animatable Human Reconstruction Model from Single-View Images. arXiv preprint arXiv:2503.10625.
- LHM Project Website: https://lingtengqiu.github.io/LHM/
- LHM GitHub Repository: https://github.com/aigc3d/LHM
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