
Make-A-Character(简称MACH)是一款文本驱动的3D数字人生成工具,核心能力是通过一句话描述(支持中英文),精准捕捉脸型、五官、发型等人物特征,高效规模化生成具备全栈式美术能力的超写实3D数字人。生成结果不仅包含完整的人头与人体模型,还配套配饰服装及可驱动的表情动画资产,让数字人实现栩栩如生的动态展示;同时支持精细化自定义面部细节,满足多样化创作需求。

Make-A-Character核心功能亮点:
1、超写实视觉质感:
基于真实人类扫描数据集训练,发型采用真实发丝渲染(非网格模拟),搭配Unreal Engine物理基础渲染(PBR)技术,实现电影级高质量实时渲染效果,数字人皮肤质感、光影细节高度贴近真实人类。
2、全栈式完整模型:
生成的每个数字人均为完整资产包,包含眼睛、舌头、牙齿等精细面部结构,以及全身模型与配套服装,无需额外建模、组装,可直接投入使用,大幅降低制作成本。
3、原生可动画化设计:
内置复杂骨骼绑定系统,支持标准动画驱动,可轻松实现表情变化、肢体动作等动态效果,让数字人具备灵活的展示与交互能力。
4、精细化自定义控制:
支持手动调整面部核心特征,包括脸型、眼睛颜色、发型款式、眉毛类型、口鼻形态等,还可添加皱纹、雀斑等细节纹理,精准匹配创作构想。
5、全行业流程兼容:
生成的3D角色可无缝接入主流计算机图形(CG)工作流,尤其适配游戏开发、影视制作等行业的标准化流程,无需格式转换或二次适配。
Make-A-Character核心技术原理:
Make-A-Character 构建了“文本解析-视觉生成-3D组装”的全链路技术框架,融合大语言模型、视觉模型与3D生成技术的核心能力:
1、文本语义精准解析:
通过大语言模型(LLM)提取用户文本描述中的关键面部属性(如脸型、眼睛形状、发型颜色、配饰类型等),将自然语言转化为结构化的语义特征;
2、参考图像生成:
将语义属性映射为视觉线索,驱动 Stable Diffusion 结合 ControlNet 生成符合描述的2D参考人像,确保视觉风格与特征精准匹配;
3、3D资产生成与组装:
通过2D人脸解析模块提取参考图的轮廓、纹理信息,再经由3D生成模块构建面部网格、生成纹理;最后将面部资产与匹配的人体模型、服装配饰组装整合,形成完整3D数字人;
4、参数化动画适配:
通过参数化表示优化数字人结构,使其可直接对接表情动画驱动系统,轻松实现动态效果制作。
Make-A-Character极简使用流程:
1、输入特征描述:
用中英文一句话描述目标数字人的特征(如“短发、杏眼、鹅蛋脸,佩戴黑框眼镜,穿休闲西装”);
2、一键触发生成:
点击生成按钮,等待约2分钟即可完成全流程生成;
3、查看与微调:
直接查看生成的3D数字人效果,如需优化可手动调整面部细节或补充文本描述重新生成。
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