BAG

BAG是什么

BAG（Body-Aligned 3D Wearable Asset Generation）是一项由香港中文大学与腾讯联合研发的创新技术，用于生成与人体高度适配的3D可穿戴资产。该技术结合多视图图像扩散模型与控制网络（ControlNet），利用人体形状和姿态信息，自动生成高质量的服装和配饰等3D模型。其核心机制包括多视图图像生成与3D扩散模型，通过物理模拟和优化，确保生成的资产自然贴合人体，避免穿透问题。

BAG的主要功能

• 多视图图像生成：基于人体形状和姿态信息，生成与人体对齐的多视图图像。
• 3D资产生成：将多视图图像输入3D扩散模型，生成高质量的3D可穿戴资产。
• 多样化与个性化：支持从单个资产到多组件组合的生成，满足多种场景需求。
• 高效适配：能够快速生成适配不同人体模型的资产，适用于虚拟试衣、游戏开发、VR/AR等领域。

BAG的技术原理

• 视图图像扩散模型：BAG采用从单图像生成一致多视图图像的扩散模型，在Objaverse数据集上训练，具备良好的多样性和泛化能力。模型通过ControlNet引导生成与人体对齐的图像，使用人体的多视图投影作为控制信号。
• 3D形状生成：将生成的多视图图像输入本地3D扩散模型，生成对应的3D资产，并通过多视图轮廓监督实现空间对齐。
• 物理模拟与优化：为解决资产与人体之间的穿透问题，BAG引入物理模拟技术，通过代理网格保留几何结构，实现自然贴合。

BAG的项目地址

• 项目官网：https://bag-3d.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.16177

BAG的应用场景

• 虚拟服装试穿：BAG可根据用户身体模型生成适配的3D服装，提升虚拟试穿体验，降低退货率。
• 游戏开发：支持游戏角色服饰的多样化生成，增强玩家个性化体验。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成的3D资产可无缝集成至VR/AR应用中，提供沉浸式试衣与设计体验。
• 时尚设计：设计师可通过BAG快速生成和迭代3D服装模型，提升设计效率与成本效益。