基于 SMAL 的单图生成动物数字人偶 - SMAL-pets
计算机视觉与模式识别
2026-03-19 v1
摘要
从单张图像创建高保真、可动画的 3D 狗数字人偶仍是计算机视觉中的巨大挑战。与人类数字人偶不同，动物重建面临大规模、带注释数据集不足的严峻挑战。此外，跨种、品种及杂交个体的形态多样性在尺寸、比例和特征方差异显著，使得现有模型难以普遍化。当前重建方法常难以捕捉真实稠密毛发纹理。此外，确保这些数字人偶完全可编辑且能够执行复杂自然运动，通常需要耗时的手动网格操作和专家 rigging。本文提出 SMAL-pets，一个综合性框架，可从单一输入图像生成高质量、可编辑的动物数字人偶。我们的方法通过融合架构桥接了重建与生成建模之间的差距。方法将 3D 高斯溅射与 SMAL 参数模型相集成，提供既视觉高保真度又解剖导向的表示。我们引入一种多模态编辑套件，使用户能够通过直接文本提示细化数字人偶外观并执行复杂动画。通过允许用户通过自然语言控制模型的审美与行为方面，SMAL-pets 提供了一个灵活、稳健的动画和虚拟现实工具。
引用
@article{arxiv.2603.17131,
title = {SMAL-pets: SMAL Based Avatars of Pets from Single Image},
author = {Piotr Borycki and Joanna Waczyńska and Yizhe Zhu and Yongqiang Gao and Przemysław Spurek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.17131},
year = {2026}
}