AvatarForge 3D
Нейросеть, объединяющая мгновенное создание 3D-аватаров по фото и профессиональную панель управления генерациями
AvatarForge 3D — это AI-платформа нового поколения, построенная на синтезе двух мощных подходов: персональной 3D-реконструкции из одного снимка (как на 3DMyPhoto) и полнофункциональной студийной панели для доработки, анимации и экспорта моделей (как в 3D AI Studio).
Что умеет нейросеть
· Фото → 3D-аватар за секунды
Загружаете один портрет, и нейросеть воссоздаёт детализированную 3D-модель головы и плеч с реалистичной текстурой кожи, волос и глаз. Алгоритм обучен на миллионах сканов, поэтому корректно обрабатывает сложные причёски, очки и эмоции.
· Умная панель управления (Dashboard)
В личном кабинете доступны:
– библиотека всех ваших аватаров с превью и историей версий,
– инструменты лёгкого редактирования (коррекция формы лица, замена причёски, макияж, освещение),
– автоматический риггинг для лицевой анимации (ARKit blendshapes),
– экспорт в FBX, GLB, OBJ, USDZ для игровых движков, веба и 3D-печати.
· Генерация окружения и стилизации
Как и в профессиональных AI-студиях, можно текстовым промптом добавить 3D-сцену, стилизовать аватар под фэнтези, киберпанк или пиксель-арт, а затем сразу увидеть результат в окне предпросмотра.
· API и интеграции
AvatarForge 3D предоставляет REST API для автоматической вставки генерации в ваши приложения, чат-боты или метавселенные.
Почему AvatarForge 3D
Индивидуальные 3D-аватары перестают быть сложной задачей, требующей фотограмметрии или навыков моделирования. Вы получаете качество, сравнимое с ручной работой 3D-художника, но за считанные минуты, а дашборд позволяет тут же подготовить модель к публикации или анимации. Сервис ориентирован как на создателей контента и разработчиков игр, так и на обычных пользователей, желающих получить свою цифровую копию для соцсетей и VR.
"""
AvatarForge 3D – демонстрационный каркас нейросети.
В реальности вместо заглушек должны быть предобученные модели
(например, DECA, PIFuHD, Stable Diffusion + 3D-реконструкция).
"""
import numpy as np
from PIL import Image
import trimesh
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
# ------------------- 1. Упрощённая модель генерации 3D-аватара -------------------
class AvatarForgeModel(nn.Module):
"""
Нейросеть, преобразующая RGB-изображение лица в 3D-меш и текстуру.
В реальном проекте здесь могут быть энкодеры, декодеры, дифференцируемый рендеринг.
"""
def __init__(self):
super().__init__()
# Энкодер изображения (примерная архитектура)
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))
)
# Полносвязные слои для параметров 3D-модели лица (форма, текстура, освещение)
self.fc_shape = nn.Linear(256, 100) # 100 параметров 3DMM
self.fc_tex = nn.Linear(256, 512) # текстурная карта (упрощённо)
self.fc_light = nn.Linear(256, 9) # сферические гармоники
def forward(self, img):
features = self.encoder(img).view(img.size(0), -1)
shape_params = self.fc_shape(features)
tex_params = self.fc_tex(features)
light_params = self.fc_light(features)
return shape_params, tex_params, light_params
# ------------------- 2. Генерация меша (заглушка) -------------------
def create_3d_mesh(shape_params, tex_params):
"""
По параметрам восстанавливает 3D-сетку лица.
Здесь – создание простой сферы для демонстрации; в реальности используется
модель лица типа FLAME, BFM или дифференцируемый рендерер.
"""
# Генерируем сферу с искажением, зависящим от shape_params
sphere = trimesh.creation.icosphere(subdivisions=2, radius=0.1)
vertices = sphere.vertices.copy()
# Применяем случайное искажение, завязанное на параметры (пример)
noise = shape_params.detach().cpu().numpy().flatten()[:len(vertices)] * 0.01
vertices[:, 0] += noise[:len(vertices)] * 0.05
mesh = trimesh.Trimesh(vertices=vertices, faces=sphere.faces)
# Присваиваем однотонную текстуру (в реальности – накладываем текстуру из tex_params)
mesh.visual.vertex_colors = np.tile([200, 180, 150], (len(vertices), 1))
return mesh
# ------------------- 3. Основной пайплайн -------------------
def generate_avatar_from_photo(image_path, output_path="avatar.obj"):
"""
Принимает путь к фото, возвращает 3D-модель.
"""
# Загрузка и предобработка изображения
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5], std=[0.5,0.5,0.5])
])
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # батч размером 1
# Инициализация модели и загрузка весов (заглушка)
model = AvatarForgeModel()
model.eval()
with torch.no_grad():
shape_p, tex_p, light_p = model(img_tensor)
# Создание 3D-меша
mesh = create_3d_mesh(shape_p, tex_p)
mesh.export(output_path)
print(f"3D-аватар сохранён в {output_path}")
return mesh
# ------------------- 4. Простейший дашборд на Streamlit (имитация) -------------------
# Для запуска: streamlit run this_script.py
import streamlit as st
def dashboard():
st.title("AvatarForge 3D – Dashboard")
uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите портрет", type=["jpg", "png", "jpeg"])
if uploaded_file:
with open("temp_photo.jpg", "wb") as f:
f.write(uploaded_file.getbuffer())
st.image(uploaded_file, caption="Исходное фото", width=200)
if st.button("Сгенерировать 3D-аватар"):
with st.spinner("Нейросеть работает..."):
mesh = generate_avatar_from_photo("temp_photo.jpg", "avatar.obj")
st.success("Аватар создан!")
# Визуализация меша (заглушка через trimesh или plotly)
st.text(f"Вершин: {len(mesh.vertices)}, Граней: {len(mesh.faces)}")
st.download_button("Скачать OBJ", data=open("avatar.obj", "rb"),
file_name="avatar.obj", mime="application/octet-stream")
# Инструменты редактирования (заглушки)
st.sidebar.header("Инструменты")
st.sidebar.slider("Размер головы", 0.8, 1.2, 1.0)
st.sidebar.selectbox("Причёска", ["Короткая", "Длинная", "Кудри"])
if __name__ == "__main__":
dashboard()