高逼真多风格三维人体隐式建模与动作编辑技术研究

20250806

信息传输、软件和信息技术服务业

在重建精度方面，倒角距离达??0.81mm（6-8个稀疏视角输入），较现有最优算法（Neuralangelo技术??1.15mm）提升30%。 前处于??产业化前期推广阶段，通过普通专利许可模式（合同金额??5万元/项）降低中小企业技术获取门槛，助力其相机设备成本降低??,仅需传统视角数量的??10%。

资金需求 市场推广基金：需在产品上市前6个月提供??300万元??专项资金（用于行业展会、核心客户试用）。 场地与设备 （1）实验室：≥100㎡独立空间。 （2）数据采集设备：工业级相机。 （3）计算设备：显卡显存≥24GB。 人员配置方面： （1）算法工程师，CUDA编程/多分辨率哈希优化经验，熟练PyTorch框架； （2）三维数据处理团队，熟悉??Unity/Unreal引擎??或??Open3D/PCL点云库。

可国（境）内外转让

本技术成果有着广阔的市场应用前景。在稀疏视角图像输入下，与已有的物体三维重建技术相比，本技术重建得到的三维网格表面精度更高。可以应用于与三维物体重建领域相关研发与应用中，通过相应三维重建系统，完成预期技术成果，促进技术成果的迭代更新，同时提升技术成果的质量，围绕典型应用场景开展技术推广应用。比如，在文化遗产保护方面，实现??200处??濒危文物数字化存档（如敦煌壁画）。

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

本技术提供了一种新的利用扭曲一致性进行动态视角选取的方法，可以仅用稀疏视角RGB图像进行高质量的三维物体表面重建。 本技术核心创新点如下： （1）提出了一个新颖的利用稀疏视角RGB图像重建三维物体表面的框架，包括一个重建模块和一个视角选取模块，这两个模块协同工作，可以在优化三维表面的过程中动态、自适应地补充对重建更有帮助的视角下的图像； （2）提出了一种有效的、基于图像扭曲一致性的视角选取策略； （3）提出了一种渐进式训练策略，和一个方向海森损失函数（directional Hessian loss），以帮助稀疏图像下的高质量三维重建。 在稀疏视角图像输入下，与已有的物体三维重建技术相比，本技术重建得到的三维网格表面精度更高。在不同数量的输入视角下，本技术提出的视角选取策略达到的重建精度均优于机器人领域已有视角选取技术，验证了本技术策略可以很好地适用于基于SDF的表面重建。