DiffPortrait360：一种能够从单张人物肖像图像生成完整一致的360度头部视图的方法

DiffPortrait360是什么？

在游戏、电影和动画制作中，CG角色是内容创作的核心，需要在真实感和风格化之间找到平衡。以往的多视图立体系统和3D扫描仪常用于创建逼真的人类角色，但风格化角色仍需从头开始建模。而DiffPortrait360的出现，为高效生成风格化角色提供了一种新的思路。

DiffPortrait360是一种3D头部视图生成技术，它能够从单张人物肖像照片中生成360度的全方位头部图像。这项技术通过结合预训练的潜在扩散模型和多个辅助模块，实现了高质量、风格化的3D头部视图合成。DiffPortrait360支持多种复杂输入，如不同发型、姿态和面部表情，生成的模型可以广泛应用于沉浸式远程交互、个性化内容创作以及游戏和动画制作中。

方法原理

• 架构：DiffPortrait360以预训练的潜在扩散模型（LDM）作为渲染骨干网络，并引入了三个辅助可训练模块，分别用于控制双外观R、相机控制C和具有视图一致性的U-Nets。其中，R从正面和背面图像中提取外观信息，C推导相机姿态并使用现成的3D GAN进行渲染。

• 关键创新：该方法基于DiffPortrait3D框架，加入了自定义的ControlNet用于生成后脑细节，以及双外观模块以确保全局前后一致性。通过在连续视图序列上进行训练并整合后视图参考图像，实现了稳健的局部连续视图合成。

• 训练策略：采用连续采样训练策略，以更好地保持相机轨迹的连续性，并增强帧之间连续性的注意力，以保持外观信息在旋转角度变化时不变。

优势与特点

• 应用广：能够生成人类、风格化以及拟人化形式的360度头部视图，比如配饰眼镜和帽子。

• 质量高：可以生成高质量的神经辐射场（NeRFs），用于实时自由视点渲染，在对象合成和360度头部生成方面优于现有的最先进方法。

• 鲁棒性强：能够处理各种复杂的输入，包括复杂发型、不同头部姿态、丰富的面部表情以及详细的元素如舌头等。

应用前景

• 沉浸式远程存在应用：通过生成高质量的360度头部视图，为用户提供真实的体验。

• 个性化内容创作：能够根据用户提供的单张肖像图像，快速生成具有不同视角的3D头部模型。

• 游戏和动画制作：可以高效地生成风格化的角色头部模型，提高游戏和动画制作的效率和质量。

Github地址：https://github.com/FreedomGu/DiffPortrait360