Ожившие аватары: новый взгляд на реалистичную анимацию в 3D-сценах

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к созданию правдоподобных аватаров, способных взаимодействовать с окружающим миром, используя передовую технологию Gaussian Splatting.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Восстанавливая управляемые гауссовы представления людей из многовидовых изображений и статические гауссовы представления сцен из видео, система синтезирует реалистичные движения человека, соответствующие трехмерной геометрии сцены, анимирует гауссовы представления человека и дополнительно уточняет их для точного позиционирования и корректного взаимодействия, позволяя получать фотореалистичные изображения взаимодействия человека и окружения с любого ракурса.

Представлен метод, позволяющий воссоздавать и анимировать человеческие фигуры в 3D-сценах с высокой степенью реализма, используя Gaussian Splatting и монокулярные данные.

Воссоздание реалистичной анимации человека в динамичных трехмерных сценах остается сложной задачей, требующей значительных вычислительных ресурсов и детализации. В данной работе, ‘AHA! Animating Human Avatars in Diverse Scenes with Gaussian Splatting’, предлагается новый подход, использующий 3D Gaussian Splatting для представления и анимации людей в разнообразных окружениях. Ключевым достижением является возможность получения фотореалистичной визуализации и геометрически корректного редактирования видеоматериалов с анимированными аватарами, используя лишь монокулярный вход. Открывает ли это новую эру в создании интерактивного контента и реалистичной виртуальной реальности?

За пределами пикселей: Вызов реалистичного взаимодействия человека и сцены

Для создания по-настоящему убедительных цифровых людей недостаточно лишь реалистичной визуализации. Важнейшим аспектом является физически достоверное взаимодействие с окружающей средой. Это означает, что цифровая модель должна не просто выглядеть правдоподобно, но и реагировать на окружающие объекты и поверхности так, как это делал бы реальный человек. Имитация столкновений, учет гравитации, взаимодействие с тканью и другими материалами – все эти факторы критически важны для создания ощущения присутствия и правдоподобия. Без физически корректного взаимодействия даже самая детальная модель выглядит неестественно и разрушает иллюзию реализма, поскольку зритель подсознательно ожидает соответствия между визуальным представлением и физическими законами.

Традиционные методы синтеза движений, используемые при создании цифровых людей, часто сталкиваются с серьезными трудностями в обеспечении реалистичного контакта с окружающей средой. В частности, возникает проблема “проникновения” – когда части тела цифрового персонажа неестественно пересекают объекты в сцене, разрушая иллюзию правдоподобия. Это происходит из-за сложности точного моделирования физических ограничений и учета всех факторов, влияющих на движение в реальном мире. Неспособность поддерживать устойчивый контакт и избегать подобных “проникновений” существенно снижает степень погружения в виртуальную среду, делая взаимодействие с цифровыми персонажами менее убедительным и реалистичным для зрителя. Устранение этих недостатков требует разработки более сложных алгоритмов и использования более точных моделей физики взаимодействия.

Существующие методы моделирования взаимодействия человека с окружающей средой часто оперируют упрощенными представлениями сцены, что существенно ограничивает реалистичность происходящего. Вместо детальной проработки геометрии и физических свойств объектов, используются примитивные формы или абстракции. Это приводит к тому, что цифровой персонаж может «проникать» сквозь предметы, неестественно взаимодействовать с поверхностями или демонстрировать неправдоподобную реакцию на окружение. Например, при попытке персонажа опереться на стол, упрощенная модель может не учитывать неровности поверхности или упругость материала, что приведет к визуальной нестыковке. Улучшение точности представления сцены, включая учет мелких деталей и сложных физических характеристик, является ключевым шагом на пути к созданию по-настоящему убедительных цифровых людей и иммерсивных виртуальных миров.

Предложенный метод уточнения обеспечивает стабильное установление контактов в различных сценах и при использовании изображений, полученных с разного количества камер (от 4 до 48).

3D Gaussian Splatting: Новый подход к представлению сцены

3D Gaussian Splatting представляет собой компактное и дифференцируемое представление сцены, использующее трехмерные гауссовы распределения. В отличие от Neural Radiance Fields (NeRF), данный подход позволяет добиться более высокого качества и эффективности рендеринга. Вместо дискретизации сцены вокселями или использованием нейронных сетей для представления плотности, 3D Gaussian Splatting моделирует сцену как набор трехмерных гауссиан, каждый из которых характеризуется положением, ковариационной матрицей и цветом. Такое представление значительно снижает вычислительные затраты и объем памяти, необходимые для хранения и обработки сцены, обеспечивая при этом более высокую скорость рендеринга и лучшую детализацию по сравнению с NeRF, особенно при рендеринге новых видов. Дифференцируемость представления позволяет оптимизировать параметры гауссиан с использованием градиентного спуска для достижения фотореалистичного качества изображения.

Представление сцены в виде совокупности трехмерных гауссиан обеспечивает высокую эффективность рендеринга за счет упрощения расчетов освещения и видимости. В отличие от методов, использующих воксели или полигональные сетки, гауссианы позволяют апроксимировать геометрию и плотность сцены с меньшим количеством параметров, что снижает вычислительную нагрузку. Более того, дифференцируемая природа представления позволяет легко вычислять градиенты для оптимизации параметров гауссиан и, следовательно, реализовывать физически корректное взаимодействие объектов в сцене, например, расчет столкновений или динамическое моделирование деформаций. Это делает 3D Gaussian Splatting перспективным для приложений, требующих интерактивного рендеринга и симуляции.

Восстановление сцен из монокулярного видео с использованием набора данных Replica позволяет создавать реалистичные и динамичные окружения для взаимодействия с человеком. Набор данных Replica содержит высококачественные 3D-модели интерьеров, что обеспечивает основу для обучения алгоритмов 3D Gaussian Splatting. Использование монокулярного видео в качестве входных данных упрощает процесс захвата сцены, устраняя необходимость в сложных и дорогостоящих системах многокамерной съемки. Алгоритм способен реконструировать геометрию и текстуры сцены, а также динамические элементы, такие как движущиеся объекты или изменения освещения, что позволяет создавать интерактивные и правдоподобные виртуальные среды для различных приложений, включая игры, виртуальную реальность и робототехнику.

Свободное изменение угла обзора позволяет визуализировать отредактированное монокулярное видео с анимированными людьми.

Синтез правдоподобного движения с помощью Gaussian-Aligned Dynamics

Модуль Gaussian-Aligned Motion расширяет существующие методы синтеза движения путем непосредственного согласования человеческих движений с 3D представлением сцены в виде Gaussian-ов. В отличие от традиционных подходов, которые часто оперируют дискретными представлениями геометрии, наша система использует непрерывное Gaussian-представление сцены для более точного определения пространственных ограничений и возможностей для движения. Это позволяет генерировать движения, которые более органично вписываются в окружающую среду, избегая столкновений и обеспечивая физически правдоподобное взаимодействие человека со сценой. Согласование происходит путем оптимизации параметров движения с учетом плотности Gaussian-ов, представляющих поверхность сцены, что обеспечивает плавную и реалистичную анимацию.

Модуль генерирует реалистичные и физически правдоподобные движения, используя комбинацию обучения с подкреплением и моделей латентной диффузии. Обучение с подкреплением позволяет оптимизировать траектории движения для достижения желаемых целей и поддержания баланса, в то время как латентные диффузионные модели обеспечивают генерацию разнообразных и детализированных движений, основанных на данных обучения. Этот подход позволяет создавать анимации, которые не только визуально правдоподобны, но и соответствуют законам физики, что особенно важно для интерактивных приложений и виртуальной реальности. Комбинация этих двух методов позволяет преодолеть ограничения, присущие каждому из них по отдельности, и достичь более высокого уровня реализма и контроля над генерируемыми движениями.

Для обеспечения анатомической корректности и реалистичности генерируемых анимаций, в нашей системе используется модель SMPL (Skinned Multi-Person Linear model). Данная параметрическая модель человеческого тела позволяет представлять позу и форму человека с высокой степенью детализации, используя относительно небольшое количество параметров. Это позволяет генерировать движения, которые соответствуют физиологическим ограничениям человеческого скелета и обеспечивают плавные, естественные позы, избегая неестественных деформаций или невозможных конфигураций суставов. Использование SMPL также упрощает процесс интеграции с другими системами и позволяет масштабировать количество генерируемых персонажей без значительного увеличения вычислительной нагрузки.

Дифференцируемая доработка контактов является критически важным этапом для устранения потенциальных проблем с коллизиями и предотвращения неестественных прониканий между человеческой фигурой и окружающей сценой. Реализованный метод использует дифференцируемые вычисления для точной настройки поз и траекторий движения, минимизируя пересечения геометрии. Результаты исследований, основанных на оценках пользователей, демонстрируют, что предложенный подход значительно превосходит базовые методы в плане реалистичности и естественности взаимодействия человека с окружением, что подтверждается более высокими показателями предпочтений в пользовательских тестах.

Иммерсивные опыты и горизонты будущего

Данный подход открывает возможности для создания удивительно реалистичных и интерактивных виртуальных сред, находя применение в самых разнообразных областях. От игровых индустрий, стремящихся к беспрецедентному уровню погружения, до систем виртуальной реальности, способных стирать границы между цифровым и физическим мирами, – потенциал огромен. Более того, разработка подобных сред имеет ключевое значение для прогресса в области робототехники, позволяя создавать сложные симуляции для обучения и тестирования роботов в безопасной и контролируемой среде. Возможность детального моделирования и взаимодействия с виртуальным пространством значительно повышает эффективность разработки и применения робототехнических систем в различных отраслях, от промышленности до медицины.

Технология свободного перемещения точки обзора, основанная на моделях «зрение-язык», открывает принципиально новые возможности для взаимодействия с цифровыми сценами. Вместо фиксированной перспективы, пользователь получает возможность исследовать окружение с любой желаемой позиции, словно находясь непосредственно внутри виртуального мира. Данный подход позволяет добиться беспрецедентного уровня погружения, поскольку визуальный опыт адаптируется к индивидуальному выбору угла зрения, создавая ощущение реалистичного присутствия. Благодаря использованию моделей, понимающих связь между изображением и текстом, система способна генерировать правдоподобные изображения с любого ракурса, обеспечивая плавное и естественное перемещение в трехмерном пространстве и существенно расширяя границы интерактивности.

Дальнейшие исследования направлены на повышение устойчивости алгоритмов уточнения контактов между объектами в виртуальной среде и расширение возможностей системы для моделирования более сложных динамических процессов. Ученые стремятся к созданию реалистичных взаимодействий, где объекты правдоподобно реагируют на касания и столкновения, даже в условиях быстро меняющихся сцен. Особое внимание уделяется решению проблем, возникающих при моделировании деформаций мягких тел и сложных механических взаимодействий, что позволит создать более убедительные и захватывающие виртуальные миры, пригодные для широкого спектра приложений – от передовых игровых симуляций до реалистичных тренажеров и систем робототехники.

Разработанный метод демонстрирует превосходный уровень фотореализма, что подтверждается оценками, полученными с помощью моделей «Vision-Language». В ходе сравнительного анализа, основанного на парных суждениях, новая технология показала выигрыш более чем в 50% случаев по сравнению с базовыми решениями, обозначенными как Baseline A и B. Данный результат открывает перспективы для создания принципиально нового поколения цифровых взаимодействий, предлагая пользователям беспрецедентный уровень погружения и реалистичности в виртуальных средах, и закладывая основу для инноваций в различных областях, от развлечений до робототехники.

Представленная работа демонстрирует элегантность подхода к воссозданию человеческой фигуры в трехмерном пространстве. Использование 3D Gaussian Splatting позволяет достичь не только фотореалистичного рендеринга, но и обеспечивает согласованность геометрии при редактировании видео, что особенно ценно для создания правдоподобных взаимодействий человека и сцены. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект — это не просто технология, это способ улучшить жизнь людей». Данное исследование, фокусируясь на реалистичном представлении человека в цифровой среде, несомненно, соответствует этому принципу, открывая новые возможности для визуальных эффектов, виртуальной реальности и других областей, где правдоподобное взаимодействие с цифровым миром играет ключевую роль.

Куда же дальше?

Представленный подход, безусловно, демонстрирует элегантность в решении задачи анимации человеческих аватаров. Однако, как часто бывает, совершенство – это лишь горизонт, к которому стоит стремиться. Воспроизведение правдоподобного взаимодействия с окружающей средой, особенно в сложных сценах, остается тонким искусством. Недостаточно просто “встроить” аватар в окружение; необходимо, чтобы взаимодействие ощущалось органичным, подчиняющимся физическим законам и, что более важно, логике повествования.

Особое внимание следует уделить обработке окклюзий и теней, которые, несмотря на достигнутый прогресс, порой выдают искусственность происходящего. Улучшение алгоритмов дифференцируемого рендеринга, возможно, с использованием более продвинутых методов трассировки лучей, позволит добиться большей реалистичности. Не менее важной задачей является расширение возможностей редактирования, позволяющее не просто изменять позу или движение аватара, но и влиять на его взаимодействие с объектами в сцене – например, заставить его поднять предмет или толкнуть дверь.

В конечном счете, успех этого направления зависит от способности объединить техническую точность с художественной выразительностью. Математическая красота алгоритма должна служить не самоцелью, а инструментом для создания убедительных и эмоционально насыщенных визуальных историй. И только тогда, когда форма и функция сольются воедино, можно будет говорить о настоящем прорыве.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09827.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-15 17:38