很多朋友对于一张照片在几秒钟内变成了3D虚拟人！阿里巴巴新发行的LHM真棒！和不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

阿里正式发布LHM模型

现在，阿里巴巴正式发布了拥抱面平台上最新的AI成就——LHM（大型动画人类重建模型）。

该模型以其惊人的技术力量吸引了广泛的关注：LHM只能在几秒钟内生成高保真动画的3D模特，从而支持实时渲染和姿势控制。

这是官方演示视频：

该技术的首次亮相不仅展示了AI在3D建模领域的强大潜力，而且还为虚拟现实（VR），增强现实（AR），游戏开发以及电影和电视制作带来了新的可能性。

LHM的核心技术与创新

LHM的高效率和高精度是独一无二的。传统的3D人体重建方法通常需要多视图图像或视频数据，并依靠复杂的优化过程，这需要很长时间。 LHM通过创新的单图像重建技术完全打破了这一限制。它的核心技术基于以下要点：

1. 单张图像输入，秒级输出

LHM能够在几秒钟内从单个静态图像中推断出完整的3D模特。这种“前馈”设计避免了传统方法中繁琐的后处理或手动调整步骤，从而大大提高了效率。

2. 3D高斯 splatting表示

LHM使用3D高斯拆分（三维高斯拆分）作为人体模型的表示。这种表示不仅支持实时的灯光和阴影渲染，而且还要仔细保留服装几何和质地的细节，从而使生成的数字人看起来更加现实。

3.多模态变换器架构

该模型使用多模式变压器架构，该体系结构通过注意机制整合了人类位置特征和图像特征。该设计使LHM可以准确捕获输入图像中的细节，例如面部表情，头发纹理和衣服。

4. 头部特征金字塔编码

为了进一步提高面部身份维护和细节恢复能力，LHM引入了Head Feature Pyramid编码方案。该技术通过汇总多尺度头功能来确保面部区域中生成模型的准确性和真实性。

5.动画支持与姿态控制

LHM不仅可以生成静态3D型号，还可以支持动画输出。用户可以调整姿势参数以允许数字人员执行各种操作，这特别适合需要动态性能的应用程序场景。

LHM的优势与应用前景

与先前的艺术相比，LHM在许多方面表现出色。首先，它不需要依靠昂贵的多摄像机系统或手动数据标记，并且只需一张照片就可以完成高质量的重建，这大大降低了使用的阈值。其次，LHM超过了许多现有的重建精度和概括能力的方法，能够处理各种输入图像，包括不同肤色，服装样式和姿势的人类照片。此外，生成的模型不需要其他面部或手工后处理，并且可以直接使用，显示出极高的实用性。

LHM的应用前景非常广泛。

在娱乐领域，它可以快速为游戏和电影生成现实的数字字符。在AR/VR字段中，它可以帮助创建沉浸式虚拟化身；在时尚行业，用户甚至可以通过上传照片来生成虚拟拟合模型。

更令人兴奋的是，LHM的实时渲染功能使其在实时互动场景（例如虚拟会议或实时广播平台）中变得很棒。

开源共享与社区影响

阿里巴巴在拥抱面孔上选择开源LHM的选择反映了其促进AI技术民主化的决心。拥抱面孔是一个流行的开源AI平台，它汇集了世界各地开发人员和研究人员的智慧。通过向社区开放LHM，阿里巴巴不仅为开发人员提供了探索和改进该模型的机会，还为学术界的研究人员提供了一个有力的工具，可以加速相关领域的尖端研究。

目前，LHM的代码和详细文档可以在拥抱面上获得（有关特定链接，请参阅官方发行页）。开发人员可以通过简单的配置下载模型并在本地运行它们，体验从单个图像到动画3D模型的惊人转换。

开源地址

GitHub：

https://github.com/aigc3d/lhm

拥抱脸：

https://HuggingFace.co/papers/2503.10625

使用地址：

https://huggingface.co/spaces/dyrusqz/lhm

结语

LHM的发布标志着AI驱动的3D人体重建技术的重要一步。根据单个图像，它结合了有效的算法和强大的渲染功能，以向我们展示未来数字人物创造的无限可能性。无论是技术爱好者，行业从业人员还是普通用户，LHM都提供了一个机会，使人们可以自己创建自己的虚拟化身。

随着开源社区的持续贡献和技术的持续优化，LHM有望在将来进一步突破绩效瓶颈，并成为3D建模领域的基准。阿里巴巴证明了LHM的一件事：在AI世界中，一张照片足以将静态变成动态和想象力变为现实。

您可以前往开源社区下载并自己尝试（只需在拥抱脸上搜索LHM页面以获取详细信息）。