HRM$^2$Avatar：基于单相机手机扫描的高保真实时移动 Avatar
图形学
2025-10-30 v2
摘要
我们提出 HRMAvatar，一个从单相机扫描中创建高保真 Avatar 的框架，可在移动设备上实时渲染和动画化。单相机捕获提供了一种面向非专业用户的低成本替代方案，取代了工作室级多摄像机设备，使 Avatar 数字化更加可及。从单视图视频序列重建高保真 Avatar 面临受限视觉和几何数据所带来的挑战。为解决这些限制，我们在数据层面利用了两种借助手机捕获的数据：用于纹理重建的静态姿势序列和用于学习姿势相关变形和光照变化的动态运动序列。在表示层面，我们采用一种轻量且富有表现力的表示方法，从稀疏单相机数据中重建高保真数字人。我们从单相机数据中提取衣物网格，以有效建模服装变形，并将感知光照的高斯分布附加到网格表面，从而实现高保真渲染并捕获姿势相关光照。该表示方法高效地从单相机数据中学习高分辨率和动态信息，使能够创建详尽的 Avatar。在渲染层面，实时性能对于在 AR/VR、社交游戏和设备端创建中动画化高保真 Avatar 至关重要。我们的 GPU 驱动渲染管道在移动设备上实现 120 FPS，在独立 VR 设备上实现 90 FPS（2K 分辨率），速度是代表性移动引擎基准的 以上。实验表明，HRMAvatar 在视觉真实性和实时交互性方面优于最先进的单相机方法。
引用
@article{arxiv.2510.13587,
title = {HRM^2Avatar: High-Fidelity Real-Time Mobile Avatars from Monocular Phone Scans},
author = {Chao Shi and Shenghao Jia and Jinhui Liu and Yong Zhang and Liangchao Zhu and Zhonglei Yang and Jinze Ma and Chaoyue Niu and Chengfei Lv},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.13587},
year = {2025}
}
备注
SIGGRAPH Asia 2025, Project Page: https://acennr-engine.github.io/HRM2Avatar