在元宇宙、虚拟现实和游戏产业蓬勃发展的今天，3D数字人技术已成为连接虚拟与现实的桥梁。然而，传统3D建模流程对专业设备与技术的依赖，让许多创作者望而却步。

阿里巴巴通义实验室LHM（Large Animatable Human Reconstruction Model），以“单图秒变3D可动模型”的能力，彻底颠覆了这一领域的游戏规则。

简介

LHM是一款基于深度学习的开源工具，仅需单张人物照片即可在2-5秒内生成高精度、可动画驱动的3D人体模型。与传统建模方式相比，它的突破性体现在：

  • 零门槛操作： 无需3D扫描仪或多视角拍摄，普通手机照片即可作为输入18
  • 实时交互性： 支持通过参数调整或动作脚本实时控制模型姿态与表情46
  • 工业级精度： 可还原发丝纹理、衣物褶皱等细节，输出模型可直接用于游戏引擎与影视制作78

技术对比：相较于传统NeRF技术需要多角度图像和长时间计算，LHM通过创新的3D高斯点云表示法（Gaussian Splatting），将重建速度提升10倍以上。

技术架构

1. 多模态Transformer融合

LHM采用Body-Head Transformer架构，分别处理身体与头部的特征：

  • 身体建模： 基于SMPL-X人体先验模型，通过Vision Transformer提取2D图像特征，并映射为3D高斯点云的坐标、旋转等参数
  • 头部增强： 引入DINOv2网络结构进行多尺度特征提取，通过Head Tokenization机制捕捉面部细节

2. 3D高斯点云渲染

不同于传统网格模型，LHM使用动态高斯球体表示人体：

  • 每个高斯点包含位置、颜色、透明度等属性，通过可微分渲染实现实时预览
  • 支持与SMPL-X骨骼系统绑定，实现动作驱动的点云形变

3. 自监督训练范式

项目团队创新性地采用视频数据训练模型：

  • 通过渲染损失函数优化几何一致性
  • 引入“接近球形”正则化约束，防止模型畸形
  • 预训练模型LHM-0.5B/1B适配不同显存配置

核心功能

  • 快速重建： 在几秒钟内完成从单张图像到3D可动画化模型的转换，无需复杂的后处理
  • 高保真细节： 精确保留服装纹理、面部细节等关键信息，生成高质量的3D模型
  • 实时动画： 支持基于姿态控制的实时动画渲染，适用于沉浸式应用（如AR/VR）
  • 泛化能力强： 在开放环境（in-the-wild images）上表现出色，适应多种场景和姿态

部署运行

环境配置

克隆仓库并创建虚拟环境：

git clone git@github.com:aigc3d/LHM.git
cd LHM
python -m venv lhm_env
lhm_env\Scripts\activate

Windows安装

运行安装脚本：

install_cu121.bat
python ./app.py

模型下载

wget https://virutalbuy-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/share/aigc3d/data/for_lingteng/LHM/LHM-0.5B.tar
tar -xvf LHM-0.5B.tar

本地运行

python ./app.py

演示示例

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