近日，来自浙江大学、ReLER实验室、 CCAI的研究人员公布了突破性框架Human101（arXiv：2312.15258）的研发进展，该研究旨在突破渲染速度和模型保真度的限制，从有限的数据源（如单视图视频）中构建动态、高保真的数字人类。

据悉，Human101的关键在于其将3D高斯展开与先进的动画技术相结合，利用了一种新颖的以人为中心的前向高斯动画方法和初始化技术，避免了对目标位姿点对应规范点的穷举搜索，直接将规范点变形到观察空间中，简化了变形过程，提高了渲染速度，有助于高效处理单视图视频数据，显著加快了模型的收敛性，可快速重建3D数字人，并确保生成的模型具有高保真度。

研究数据显示，与现有方法相比，Human101渲染速度超过100 FPS，渲染时间大大减少，这为实时交互式应用程序和身临其境的虚拟现实体验开辟了新的可能性。并且该框架在许多情况下超越了此前方法的视觉保真度，不会以牺牲模型质量为代价。