3D人体重建从单张图中-DeepHuman: 3D Human Reconstruction from a Single Image

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原创 最新推荐文章于 2026-02-18 00:27:58 发布 5.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
纯前端实现人体抠图背景融合-调用Face++抠像接口API实现人像抠图 背景 H5项目需求，用户上传半身照，程序抠出人像，跟指定背景融合成一张海报。   解决方法 目前市面上只查到face++有这种 抠图接口。 调用URL： https://api-cn.faceplusplus.com/humanbodypp/v2/segment 调用方法： POST 请求参数： 是否必选 参数名 类型 参数说明 ... ... ... 阅读详情

论文链接：http://www.liuyebin.com/deephuman/assets/DeepHuman.pdf

摘要

        我们提出深度人体，一个图像导向立体到立体的转换CNN对3D人体重建从一个单张RGB图像。为减少干扰涉及在表面几何重建，即使对不可见的区域也可以进行重建，我们提出和利用一个稠密的语义展示形成从SMPL模型作为一个外部的输入。一个关键特征在我们的网络融合不同尺度的图像特征进入3D空间通过立体特征转换，来帮助恢复精确表面几何。这可见表面细节较进一步重构通过一个正向重建网络，它能够被连接使用立体生成网络使用我们的提出的立体几何正投影层。我们也提供了THuman，一个3D真实世界的人体模型数据集，包含7000个模型。这个网络被训练使用训练数据形成从数据集中。总之，由于特定设计我们的设计和多样的数据集，我们的方法能够对3D人体模型评估，只需要给定单张图像和具有较好的性能。

给定单张图输入人体重建结果

系统结构

网络主要组成包括一个图像特征编码（橙色），立体到立体转换网络（蓝色&绿色），正向投影网络（黄色）。

不同方法结果对比

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人体三维重建——参数化人体方法简述 三维人体形状指的是以三维网格形式表示的人体几何形状模型。按照[1]中的分类方式，可以将三维人体形状重建粗略的分为参数化方法与非参数化方法。本次先介绍参数化方法。 参数化人体形状重建方法依赖于某个基于统计得到的人体参数化模型，仅需一组低维向量（即人体参数）即可描述人体形状。目前常见的参数化人体模型如SCAPE[2]、SMPL[3]、SMPL-X[4]等。 以SCAPE为例，它定义了两个独立的低维参数空间：人体体型（Shape）空间与人体姿态（Pose）空间。给定空间下的一组人体体型参数与人体姿态参数，即可 阅读详情

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