LHM: da una foto a un avatar 3D, più veloce di un cambio d’abito, possibilità e limiti attuali.

Per dirla in modo tecnico sto parlando di: Large Animatable Human Reconstruction Model for Single Image to 3D in Seconds.  D...

Per dirla in modo tecnico sto parlando di:
Large Animatable Human Reconstruction Model for Single Image to 3D in Seconds. 

Dietro questa sigla piena di promesse c’è il team di Alibaba, che ha pensato bene di farci risparmiare tempo e fatica nel creare avatar 3D realistici. Ecco come: basta una sola immagine, nessuna scansione 3D complicata, nessuna lunga ottimizzazione video. Un clic, un avatar.

Il cuore del sistema è un Transformer multimodale (e già qui si sente profumo di potenza) che riesce a mescolare geometria del corpo e dettagli visivi come un bravo cuoco in cucina che sa dosare bene gli ingredienti. Il risultato? Abiti, texture e forma corporea resi con grande precisione, anche nei dettagli più minuti.

LHM poi fa il simpaticone con una trovata intelligente: la Head Feature Pyramid. Questo sistema raccoglie informazioni da diverse scale per migliorare il volto e le mani, quelle zone che di solito vengono un po’ trascurate nei modelli veloci. Niente più facce da manichino: qui si parla di identità facciale fedele e pronta all’uso, senza bisogno di sistemare tutto a posteriori.

E infine, il colpo di scena: tutto questo succede in pochi secondi. Sì, pochi secondi. Non ore, non minuti. Secondi.

LIMITI ATTUALI: qualche appunto da chi ha visto i risultati in azione.

Il modello dà il meglio di sé quando la persona ritratta indossa abiti aderenti, ha capelli corti o porta un cappellino. In questi casi il realismo sale alle stelle. Quando invece entrano in scena vestiti larghi o chiome svolazzanti, LHM inizia a fare un po’ di fatica. La fisica dei tessuti e dei capelli? Per ora rimane fuori dal party.

Eppure, come spesso accade in questi casi, se il progetto continuerà a ricevere attenzioni e risorse, ci sono tutte le carte in regola per vedere miglioramenti proprio su questi aspetti.

Fonte ufficiale e demo: https://lingtengqiu.github.io/LHM/

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