HumanCrafter：统一的人类重建与语义3D分段
计算机视觉与模式识别
2025-11-04 v1
摘要
近期生成模型在3D人类重建方面取得了高保真度，但其针对特定任务（如人类3D分段）的实用性仍受限。我们提出HumanCrafter，一个统一框架，使其能够从单张图像以 feed-forward manner 对外观和人类部件语义进行联合建模。具体而言，我们在重建阶段集成人类几何先验，在分段阶段集成自监督语义先验。为解决标记3D人类数据稀缺问题，我们进一步开发了用于生成高质量数据-标签对的交互式标注程序。我们的像素对齐聚合实现了跨任务的协同作用，而多任务目标同时优化纹理建模保真度和语义一致性。广泛的实验表明，HumanCrafter 在3D人类部件分段和从单张图像进行3D人类重建方面均优于现有最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2511.00468,
title = {HumanCrafter: Synergizing Generalizable Human Reconstruction and Semantic 3D Segmentation},
author = {Panwang Pan and Tingting Shen and Chenxin Li and Yunlong Lin and Kairun Wen and Jingjing Zhao and Yixuan Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.00468},
year = {2025}
}
备注
Accepted to NeurIPS 2025; Project page: [this URL](https://paulpanwang.github.io/HumanCrafter)