行业技术地位与团队里程碑 - 公司团队的研究成果首次登录国际顶级计算机图形学会议SIGGRAPH Asia，这代表了学术与工业界的最高研究水平与最前沿技术趋势 [2][5] - 团队在3D、XR、3D真人数字人和三维重建等方向拥有深厚技术积累，此前已在CVPR 2025会议上作为Highlight Paper发表了TaoAvatar，并在淘宝未来旗舰店实现了业内首个3D真人导购体验 [4] 核心技术方案：HRM²Avatar - 系统目标是通过手机单目视频生成高保真且可实时驱动的3D数字人，旨在解决普通人使用门槛高的问题 [6][10] - 核心采用两阶段采集方式、显式衣物网格表示与基于高斯的动态细节建模，并结合面向移动端的高效渲染优化策略 [12] - 系统采用显式服装网格与高斯表示相结合的建模方式：网格提供稳定结构与可控性，高斯用于呈现褶皱、材质和光照变化等细节 [6] - 基于轻量化推理设计与移动端渲染优化策略，生成的数字人可在手机、头显等移动设备上流畅运行 [6] 系统流程与关键技术模块 - **采集与预处理**：采用双序列拍摄方式，包括静态扫描（用于获取全身结构和局部纹理）和动态扫描（用于捕捉衣物褶皱和光照响应），无需额外硬件 [18] - **服饰网格提取**：流程包括几何重建、服装区域提取、重拓扑与蒙皮绑定、绑定对齐，最终生成可绑定动画的穿衣人体网格作为几何基底 [31][32][33][34][35] - **实时可驱动的数字人重建**：着重从混合表示、几何生成、动态光照建模、训练流程、轻量网络蒸馏五个方面进行设计 [37] - **混合表示**：在穿衣人体网格的每个三角形上附着高斯点，构建混合数字人表征，为姿态相关的形变与光照建模提供可控参数空间 [40][43] - **几何生成**：最终几何基于带服饰的模板网格，并通过静态偏移、姿态相关偏移和逐帧残差三类偏移量组合得到 [46][47][51] - **动态光照建模**：引入轻量化的单通道姿态相关光照项，对高斯的外观属性进行调制，使数字人在不同姿态下保持自然的光照一致性 [53][54] - **训练流程**：同时使用近景与全身图像监督，优化策略包括颜色一致性监督、语义掩码约束、身体与服饰碰撞约束等 [57][67] - **轻量网络蒸馏**：训练一个轻量级预测网络，学习从姿态到几何形变与光照变化的映射，以支持移动端实时驱动，无需逐帧重建数据 [60] 移动端高性能实时渲染优化 - 对渲染阶段进行了系统性优化，包括层级裁剪、高效投影、量化排序和基于显卡硬件的加速渲染 [62] - **层级裁剪**：采用网格级视锥裁剪、三角片级背面裁剪、高斯级视锥裁剪三级策略，显著减少需渲染的高斯数量 [64][68] - **投影**：采用按需解码存储块的精简投影流程，有效降低解码带宽开销 [65][69] - **排序**：采用量化排序，将连续深度映射至紧凑区间，使用16Bit或12Bit深度存储，结合GPU并行Radix Sort加速，大幅减少排序负担和显存带宽使用 [70][73] - **渲染**：使用GPU硬件栅格化，并采用自适应面元缩放、基于透明度修剪、反向透明度估计等策略提升性能与视觉质量 [70][73] - 优化使系统采用紧凑、高度可并行、缓存友好的绘制方式，达成移动端实时表现 [71] 实验结果与性能表现 - **与现有方法对比**：在自构数据集上，HRM²Avatar在PSNR（26.70）、SSIM（0.963）、LPIPS（0.040）所有指标上均优于对比方法GaussianAvatar和ExAvatar [77] - 在Neuman数据集上评估泛化表现，模型在快速动作或大姿态变化下能保持稳定的外观呈现和服饰细节 [80][81] - **消融实验**：验证了显式服装网格、姿态相关的外表建模、两阶段扫描协议均为系统的必要设计模块，移除后会导致质量下降 [82][84] - **移动端性能**：在iPhone 15 Pro Max上，单个数字人（约53万高斯点）能以2K分辨率、120 FPS稳定运行；同时渲染三个数字人时可达到2K @30 FPS；在Apple Vision Pro上可实现2K@90 FPS实时渲染 [87] - 各渲染优化策略带来显著性能提升：分级裁剪提速1.83倍，按需解压缩提速1.93倍，深度量化排序提速1.99倍（基于iPhone 15 Pro Max测试数据） [88] 总结与展望 - HRM²Avatar是一项让普通人也能通过手机创建高质量数字人的前沿探索，为移动端数字人应用提供了可行技术路径 [91] - 当前技术对结构复杂或非固定拓扑的服饰重建精度，以及在极端光照或动态遮挡场景下的效果，仍有进一步优化空间 [91] - 该成果被视为推动数字人从专业设备走向普通用户、从实验室走向真实应用场景的一个重要里程碑 [91]

机器人应用展示 - 机器人成为电信、计算机和信息服务专题展区每个展台的必备展示项目 涵盖陪伴教育、医疗微操、运动竞技等领域[1] - 京东展台机器狗展示"买智能机器人上京东"文字 具备互动营销功能[1] - 人形机器人集中亮相 包括世界人形机器人运动会冠军机型及太极拳演示机型[1] 通信基础设施数字化 - 中国铁塔将通信塔转型为数字塔 集成摄像机、雷达、传感器、气象监测等感知终端[2] - 算法仓拥有460种算法 其中自研算法216种 80种达到行业领先水平 应用于应急、林草、国土、水利等重点行业[2] - 超级基站在断电断光缆情况下仍可提供通信保障 于北京特大暴雨期间发挥关键作用[2] AI技术生活化应用 - AI+智能陪练可实现八段锦等健身动作实时对照修正[3] - 5G智能住宿体验区展示AI+酒店楼宇的便捷智能[3] - 数智文博项目包括国家自然博物馆AR导览数字人、国家博物馆文物活化及大运河博物馆智慧场馆建设[3] 零售科技革新 - 淘宝数字人导购产品TaoAvatar集成3D高斯重建、语音口唇驱动和端侧多模态大模型技术[4] - 淘宝成为Apple Vision Pro下载量最大的电商APP 实现空间体验式购物[4] - 闲鱼AI托管服务每日超40万用户使用 AI生成文本采纳率达85% 累计成交额超14亿元[4] 城市智能化治理 - 地铁刷脸闸门、语音控制智能家电生态圈、5G明厨亮灶等项目展示数字技术赋能城市发展[3] - 中国铁塔建设气象塔站、测雨雷达塔、水库瞭望塔及山区储能塔 构成防汛救灾智慧前哨系统[2]

技术概述 - TaoAvatar是阿里巴巴淘宝Meta技术团队研发的3D真人数字人技术，支持手机和XR设备上的实时渲染与AI对话[1] - 该技术基于3D高斯泼溅技术，能通过多视角视频输入快速生成高逼真度数字人形象，精准捕捉面部表情、手势动作及衣物细节[8] - 已在中国三维视觉大会上入选"最佳演示Demo候选"，并宣布开源3D数字人应用MNN-TaoAvatar[2][9] 核心技术 - 采用3D高斯泼溅技术实现全身互动式数字人解决方案，显著降低建模成本并提高效率[8][9] - 集成语音识别(ASR)、大语言模型(LLM)、语音合成(TTS)和数字人渲染(NNR)等核心模块[11] - 支持端侧实时对话与渲染，ASR模型RTF优化至0.18，TTS模型RTF优化至0.58，A2BS模型RTF优化至0.34[16][17][18] - 自主研发NNR渲染器实现25万点云模型60FPS流畅渲染[18] 性能优势 - 在骁龙8 Elite芯片手机上实现端侧运行，ASR模型281.65M，LLM模型838.74M，TTS模型1.34GB[16] - MNN-LLM在骁龙8 Gen3芯片上预填充速度达165 tokens/s，解码速度41.16 tokens/s[16] - 相比云端方案，可在手机端完成所有算法处理，无需高端显卡支持[13][14] 架构优化 - 采用StyleUnet+MLP混合建模降低计算成本，动态高斯点云技术提升渲染稳定性[50] - 数据同步优化实现GPU内存直接读取，免去数据拷贝时间[40] - 调度优化引入"Dirty机制"，仅处理变化数据，将部分模型运行频率降至20fps[41] - 模型量化技术将Qwen2.5-1.5B模型从5.58GB压缩至1.2GB[31] 应用部署 - 推荐配置为骁龙8 Gen3或同级CPU，8GB内存，5GB存储空间[51] - 单个数字人ID存储空间控制在100-200MB，25万高斯点云为最佳平衡点[46] - 支持Android和iOS平台，已开源在GitHub供开发者体验[2][52]