3D建模服务（3D Modeling Kit）是HMS Core在图形图像领域又一技术开放。3D建模产品的定位就是要做快速、简洁、低成本的3D制作能力，并陆续开放给有3D模型、动画游戏制作等能力诉求的开发者。开发者无需特殊硬件（RGBD\LiDAR等）也可以利用拍摄图像之间共视信息匹配，估算出深度信息并完成采集。

3D建模服务已经开放了物体建模的能力，还有平面的材质生成和动作捕捉三大核心能力，接下来还会对人体的建模以及面部捕捉做进一步的能力开放。下面就来为开发者们分享介绍一下。

一、3D物体建模能力

（1）3D物体建模能力介绍

3D物体建模的能力。不同于传统的建模师用3D软件制作模型的方式，或是通过扫描仪进行建模的方式，我们的定位是要做移动端快速的、低成本UDC的生产，只需普通RGB相机，通过拍摄物体不同角度的多张图像，上传到云端，即可实现物体3D几何模型和纹理的自动化生成。硬件要求上，当前我们支持安卓和iOS，WEB APR，形成全终端的支持形态。

对于支持的类别。因为这是通过拍照摄影的方法，所以就要求这个物体的纹理需要尽量丰富、不反光、尺寸中等、刚体，典型物体包括：商品类的毛绒玩具、包、鞋子等，家具类的比如沙发、抱枕，文物类可以是青铜器、石器、木器等。

支持物体尺寸大概是在10立方厘米和2立方米之间，当然物理尺寸更大也是能建模的，只是建模的时间会更长一点。如果建模的图片在1080P的分辨率，整个建模时长大概在5分钟以内，最后输出的格式也是标准的3D模型的格式，包括obj和gltf的格式。最后比较重要的一点，就是支撑这个能力的SDK包只有83K的大小，对于我们APP开发者们来说是非常友好的。

（2）3D物体建模采集方法建议

如果开发者想建一个比较完整的模型，对采集条件还是有一定要求的。

第一，环境。建议将单一的采集物体静置于纯色的平面上。

第二，光照。光照需柔和，避免灯光过暗，或某一面有强烈的阴影。

第三，拍摄。要对焦，覆盖均匀而足够的多视角，含仰视、平视、俯视角度共50张以上，相机移动尽可能缓慢。

第四，采集过程。相邻照片至少有70%-80%的重叠，展示尽量大且完整，要求尽量保证拍摄无虚焦、运动模糊、抖动模糊。

最后一点，物体的底部可以通过翻转续拍去建立，实现物体完整模型的呈现。

（3）应用场景

对于物体建模，比较典型就是电商的场景。下图是我们做的关于鞋子的建模和文物的建模，我们放置了一个小型的转盘，再放了一个小型的灯箱，然后按照以上方式就可以实现建模。相较2D的商品展示，3D的展示可以给用户带来更好的体验，在电商行业，3D商品展示可以提供差异化体验，通过“看、试、穿、戴”等模拟方式提升用户转化，在文博行业，文物经三维数字化建模后，可应用于文物数字保存及多媒体展示。

二、平面材质的生成

（1）三维材质定义

第二个能力是平面材质的生成。图形学中的表观(Appearance)又称材质，是描述光线如何在物体表面和内部进行交互的一种性质，由材质模型和一组控制参数来定义表面外观。从下组图可以看出，左边的图，如果不仔细看，对整个场景的感受非常弱，但如果把墙面、地面、油桶、桌面，这些材料加上去以后，真实感立刻显示出来了。

在材质制作过程中，开发者和用户有哪些痛点呢？

第一，从现实世界采集的纹理通常需要经过美术用专业软件处理，才能用于渲染中取得真实感效果。比如去除光照影响、调整凸凹、尺度等处理，过程耗时、费力且难以标准化；第二，传统纹理贴图处理效果严重依赖美术经验和特定渲染器，纹理素材在不同项目和渲染器间复用困难，项目积累少、制作成本居高不下。

为了解决这些痛点，我们提供两种思路：

第一种，利用深度学习推理网络，一键生成符合PBR标准的纹理要素，提升纹理制作效率和质量；第二种，将技术美术的经验和制作规范固化为遵循PBR标准的数据，通过数据在不同项目和渲染器间复用素材，传承美术制作经验。

（2）材质生成能力介绍

材质生成能力提供将RGB图像转换为PBR材质的能力，仅需要拍摄一张或多张RGB图片，便可一键生成五种材质贴图。

使用该能力只需要普通RGB手机，不要求ToF或LiDAR，支持安卓所有机型；支持的材质类型，主要包括混凝土、大理石、岩石、碎石、砖、石膏、黏土、金属、木材、树皮、皮革、织物、漆面、塑料、合成材料等材质；支持diffuse map, normal map, specular map, roughness map，height map贴图类型；对于输入图像的分辨率，当前已经能支持1k~8k贴图的输出，输入图像中需无接缝、无亮斑、阴影、倒影；对于最终制作效果，通过SSIM的评价指标评价，约大于0.9，效果是非常好的。

（3）材质库

开发者可以根据需要使用种类丰富的材质库，可以根据需求筛选场景和种类并提供1k-8k分辨率的的PBR材质贴图，同时，支持查询、预览和下载等功能，

三、动作捕捉能力

刚刚发布的动作捕捉能力是通过普通单目摄像头输入连续视频帧或RGB图像，精准快速估计24个人体骨骼关键点的三维信息。开发者集成也只需要用到普通的手机，输入视频流或图像，就可以估计出人体骨骼，可以支持站立、行走、舞蹈、蹲、侧身、弯腰等常见动作。

视频流、RGB图像的输入格式，建议视频中图片分辨率不小于320320 px，分辨率过低影响检测精度。同时分辨率不高于19201080 px，分辨率过高会影响检测帧率。输出的格式也比较重要，动作捕捉能力可以同时输出24个人体骨骼关键点的四元数和3D坐标，在一些引擎里面，直接可以驱动匹配。

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