# Make-A-Character：阿里开源的AI 3D数字人生成框架

- Link: https://paooo.com/aigc-news/28354/
- Published: 2026-07-09T17:01:34+08:00
- Author: 站外新闻

## Make-A-Character是什么？

Make-A-Character（简称Mach）是一个由阿里巴巴集团智能计算研究院开发的一个人工智能
3D数字人生成框架，旨在通过文本描述快速创建逼真的3D角色。该系统特别适用于满足人工
智能代理和元宇宙中对个性化和富有表现力的3D角色的需求。Mach的核心功能是利用大型语言
和视觉模型来理解文本中的意图，并生成中间图像，然后通过一系列针对人类视觉感知和3D
生成的模块，将这些图像转化为完整的3D角色模型。

阅读目录

 * [Make-A-Character是什么？](https://paooo.com/aigc-news/28354/#makeacharacter%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Make-A-Character的官网入口](https://paooo.com/aigc-news/28354/#makeacharacter%e7%9a%84%e5%ae%98%e7%bd%91%e5%85%a5%e5%8f%a3)
 * [Make-A-Character的功能特色](https://paooo.com/aigc-news/28354/#makeacharacter%e7%9a%84%e5%8a%9f%e8%83%bd%e7%89%b9%e8%89%b2)
 * [Make-A-Character的工作原理](https://paooo.com/aigc-news/28354/#makeacharacter%e7%9a%84%e5%b7%a5%e4%bd%9c%e5%8e%9f%e7%90%86)

![Make-A-Character](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/make-a-character-
project-1.avif)

## Make-A-Character的官网入口

 * 官方项目主页：[https://human3daigc.github.io/MACH/](https://human3daigc.github.io/MACH/)
 * Arxiv研究论文：[https://arxiv.org/abs/2312.15430](https://arxiv.org/abs/2312.15430)
 * GitHub代码库：[https://github.com/Human3DAIGC/Make-A-Character](https://github.com/Human3DAIGC/Make-A-Character)（
   代码待开源）
 * ModelScope Demo：[https://www.modelscope.cn/studios/XR-3D/InstructDynamicAvatar/summary](https://www.modelscope.cn/studios/XR-3D/InstructDynamicAvatar/summary)

![Make-A-Character Demo](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/make-a-character-
demo.avif)

## Make-A-Character的功能特色

 * **文本到3D角色生成**：用户可以通过输入文本描述来指定角色的外观特征，如面部特征、
   发型、服装等，Mach系统会根据这些描述生成相应的3D角色模型。
 * **灵活的可控定制**：系统允许用户对角色进行详细的定制，包括面部特征、眼睛形状、
   虹膜颜色、发型和颜色、眉毛、嘴巴和鼻子等，甚至可以添加皱纹和雀斑，以创造出符合
   用户个性化需求的角色。
 * **高度逼真的渲染**：Mach利用基于物理的渲染（PBR）技术，结合真实人类扫描数据，
   生成高度逼真的角色。角色的头发以发丝的形式构建，而非传统的网格，以增强真实感。
 * **完整的角色模型**：生成的角色模型包括眼睛、舌头、牙齿、全身和服装等所有细节，
   确保角色在各种应用场景中都能立即使用。
 * **动画支持**：角色配备了高级的骨骼刚体，支持标准动画，使得角色能够进行各种动态
   表现，如面部表情变化等。
 * **行业兼容性**：Mach生成的角色模型采用明确的3D表示，可以无缝集成到游戏和电影行业
   的标准CG流程中，便于后续的动画制作和渲染。

## Make-A-Character的工作原理

![Make-A-Character的工作原理](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/make-
a-character-methods.avif)

 1.  **文本解析与视觉提示生成**：
 2.   * 用户输入描述角色特征的文本提示。
      * 使用大型语言模型（LLM）来理解文本中的语义信息，提取关键的面部特征和属性。
      * 将这些特征映射到视觉线索，如姿势和边缘图，以指导后续的图像生成。
 3.  **参考肖像图像生成**：
 4.   * 结合[Stable Diffusion](https://paooo.com/tag/stable-diffusion/)模型和ControlNet，
        根据提取的视觉线索生成参考肖像图像。ControlNet确保生成的图像具有正面姿势和中性
        表情，便于后续的3D建模。
      * 使用Openpose和Canny边缘检测技术来确保面部特征的合理分布。
 5.  **密集面部坐标检测**：
 6.   * 利用密集面部坐标（431个坐标点）来重建面部和头部几何结构，这些坐标点比传统的
        68或98个坐标点更详细，覆盖整个头部。
      * 使用合成图像作为训练数据，通过多视角捕捉和处理流程生成这些坐标点。
 7.  **几何生成**：
 8.   * 根据参考肖像图像和密集面部坐标，重建头部几何结构。通过将3D网格映射到2D平面，
        实现对网格的优化。
      * 使用坐标投影损失和局部平滑约束来确保几何结构的准确性。
 9.  **纹理生成**：
 10.  * 使用可微渲染技术从参考图像中提取纹理，并通过多分辨率策略逐步生成高分辨率纹理。
      * 引入神经除光（de-lighting）方法，从纹理图像中去除不必要的照明效果，得到适合
        渲染的漫反射贴图。
 11. **纹理修正与完成**：
 12.  * 对生成的漫反射贴图进行修正，解决眼睛、嘴巴和鼻孔等区域的不完美问题。
      * 使用面部解析算法提取错误区域的遮罩，并通过泊松融合（Poisson blending）技术与
        模板漫反射贴图合并，以改善视觉效果。
 13. **头发生成**：
 14.  * 通过2D图像合成各种发型，然后基于这些图像进行3D发丝重建。
      * 使用先进的头发生成技术，如NeuralHDHair，训练模型并生成高质量的3D发丝。
 15. **资产匹配**：
 16.  * 将生成的头部与预先制作的头发、身体、服装和配饰等资产进行匹配。
      * 使用CLIP文本编码器计算输入提示与资产标签之间的相似度，选择最匹配的资产。
 17. **角色装配**：
 18.  * 将所有生成和匹配的部件组装成一个完整的3D角色模型。
      * 角色模型支持动画，可以通过骨骼刚体进行动态表现。

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