WonderHuman：基于动态3D人类重建 hallucinate 未见部件
计算机视觉与模式识别
2026-01-08 v2 图形学
摘要
本文提出WonderHuman，用于从单目视频重建动态人类模型，以实现高保真的新视角合成。以往的动态人类模型重建方法通常要求输入视频覆盖人类身体的全部观察视角。然而，在实际应用中，用户通常仅获得有限视角（如单目正面视频），使得以往方法难以重建人类模型的未见部件。为此，我们提出WonderHuman，利用2D生成式扩散模型先验，实现从单目视频中对动态人类模型进行高质量、照片般的重建，包括对未见部件的准确渲染。我们的方法引入Dual-Space Optimization技术，在标准空间和观察空间中分别应用得分蒸馏采样(SDS)，以确保视觉一致性并提升动态人类重建的真实性。此外，我们提出View Selection策略与姿态特征注入，以强化SDS预测与观测数据之间的一致性，确保姿态相关效应并提高重建模型的保真度。在实验中，我们的方法在生成来自给定单目视频的照片级渲染方面实现了SOTA性能，尤其在处理具有挑战性的未见部件时表现尤为突出。项目页面及源码可在https://wyiguanw.github.io/WonderHuman/查阅。
引用
@article{arxiv.2502.01045,
title = {WonderHuman: Hallucinating Unseen Parts in Dynamic 3D Human Reconstruction},
author = {Zilong Wang and Zhiyang Dou and Yuan Liu and Cheng Lin and Xiao Dong and Yunhui Guo and Chenxu Zhang and Xin Li and Wenping Wang and Xiaohu Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.01045},
year = {2026}
}