阿里又推“黑科技”!这次瞄准了文生3D人。Make-A-Character支持一句话生成超逼线D。只一定要通过文字描述人的脸型、五官、发型等特征，它就能在不到2分钟的时间内生成一个超逼线D角色。

  而且你可以自定义面部特征，例如脸型、眼睛颜色、发型、眉毛类型、嘴巴和鼻子，以及添加皱纹和雀斑等。

  1、可控制性:用户都能够详细自定义面部特征，例如脸型、眼睛颜色、发型、眉毛类型、嘴巴和鼻子，以及添加皱纹和雀斑等。

  2、高度逼真:角色基于真实人类扫描数据集生成，发型为实际发丝而非网格，使用Unreal Engine的物理基础渲染（PBR）技术渲染，以实现高质量实时渲染效果。

  3、完整模型:每个角色都是完整模型，包括眼睛、舌头、牙齿、全身和服装，无需额外建模即可立即使用。

  4、可动画化:角色配备复杂的骨骼装置，支持标准动画，增强其逼真外观和多样化应用。

  5、行业兼容:生成的3D角色可以无缝集成到现有的计算机图形（CG）工作流程中，特别是在游戏和电影行业中常用的工作流程。

  MACH支持英文和中文提示，可根据详细的文本描述快速生成3D角色，例如“圆脸胖女士”或“棕皮肤戴黑眼镜的男孩，绿色头发”等等。

  1、文本解析:首先，MACH使用大语言模型（比如GPT类模型）来理解用户输入的文本描述。这样的一个过程中，它会识别出文本中提到的各种面部特征，例如脸型、眼睛形状、嘴巴形状、发型和颜色等。

  2、视觉映射:接着，这些语义属性（如脸型、眼睛形状等）被映射到对应的视觉线索上。这在某种程度上预示着系统会根据文本中的描述生成一个参考的人脸图像。这个步骤通常使用像“Stable Diffusion”这样的图像生成模型来完成。

  3、2D面部解析:生成的参考图像接下来会经过2D面部解析过程，这一过程涉及到对人脸的不同部分进行识别和分割。

  4、3D生成:基于面部解析的结果，MACH开始生成目标角色的3D网格和纹理。这样的一个过程包括创建角色的3D模型，并且将纹理（如皮肤、头发等）应用到模型上。

  5、附加配件:如果文本描述中提到了其他配件（如眼镜、帽子等），这些也会在这一步骤中添加到3D角色上。

  6、参数化表示和动画:最终生成的3D角色是参数化的，这在某种程度上预示着可以容易地对其进行动画处理，比如添加行走、说话等动作。

  通过这些步骤，MACH能够迅速从简单的文本描述中生成逼真的、完整的、可动画化的3D角色，适用于各种娱乐和专业场景。

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  随着科技的持续不断的发展，人脸识别技术已大范围的应用于所有的领域。将人脸照片转化为3D模型的需求也日渐增长，如游戏开发、影视制作、人脸识别门禁系统等。我们有理由相信3D数字人脸模型重建技术在未来将具有更为广阔的发展前途和市场需求。

  阿里通义实验室XR实验室开源了文生3D新模型，能够最终靠一句文本描述生成对应的3D模型及纹理。开源的模型包括Text-to-ND和Text-to-ND-MV两个大模型。还同步开源了从大模型中蒸馏出3D模型的优化代码，串联能够实现文本直接到3D模型的生成。

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  斯坦福大学与FAIRMeta的研究人员合作开发的CHOIS系统，通过引入基于语言描述、初始状态和稀疏对象航点的方法，成功解决了在3D场景中生成对象和人物同步运动的难题。该系统通过在指定的3D环境中产生逼真且可控的运动，控制了人物与对象之间的交互。将学到的交互模块应用于基于3D场景对象航点生成长期交互也将拓展CHOIS的适用性。

  生成式AI在3D领域在很长一段时间内都在等待自己的「ChatGPT」时刻。传统3D建模涉及游戏、影视、建筑等多个行业，普遍依赖专业技术人员手动操作，生产周期短则几天，多则以月为单位，单个3D模型的创建成本至少需要几千元。或许在不久之后，3D赛道也会出现像「ChatGPT」这样的现象级产品VAST这家年轻的中国初创公司格外值得期待。

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