手机生成高保真3D数字人：虚拟导购与沉浸式新零售落地路径

2025-12-18 的 SIGGRAPH Asia 上，有一条信息值得电商和游戏行业一起紧张起来：只用一部普通手机拍一段单目视频，就能重建并在移动端实时渲染“能动、像真、人设稳定”的 3D 数字人。这不只是学术圈的“好看 Demo”，而是把虚拟人从摄影棚、动捕棚，推进到门店、直播间、甚至消费者口袋里的关键一步。

我见过太多团队做虚拟导购和数字店员时卡在同一堵墙上：要么效果很“假”，要么效果很“贵”，要么能跑但跑不动。SIGGRAPH Asia 2025 这篇移动端系统（HRM²Avatar）给出的答案很明确：用“显式网格 + 高斯细节”的混合表示，把稳定结构和真实细节同时抓住，再把渲染链路按移动端硬件重写一遍。

更有意思的是，这套能力对“人工智能在游戏与数字娱乐”同样直接：同一套移动端实时数字人，既能当电商虚拟导购，也能当游戏里的写实 NPC、MR 互动角色、甚至线下娱乐空间的导览员。技术边界被打薄后，商业边界也会跟着变。

3D数字人进入电商与新零售：门槛到底卡在哪

结论先说：3D 数字人要在电商里变成“可规模化的经营工具”，而不是一次性活动道具，门槛主要卡在三件事：采集成本、跨动作一致性、移动端实时性。

1）采集成本：从“棚拍”到“随手拍”

传统高质量数字人常依赖多相机阵列、深度传感器或专业灯光环境。效果当然好，但问题也很现实：

• 搭建复杂、调试周期长
• 难以复制到每个城市、每家门店
• 更难让“商家自己上手”

对于新零售来说，这直接意味着两点：规模起不来，以及内容更新跟不上运营节奏（上新、促销、节日主题换装）。

2）跨动作一致性：导购“动起来”就露馅

电商虚拟导购通常要做：指商品、转身拿货、抬手展示细节、近景讲解。很多方案在静态还行，一动就出现：

• 纹理漂移（衣服印花像贴纸滑动）
• 褶皱塌陷或拉伸
• 光照不跟随动作变化，导致“纸片感”

消费者对“人像不真实”的容忍度很低，尤其在大促季（双12刚过、年货节将至）这种流量贵、转化压力大的节点，虚拟人一旦显假，反而会降低信任与停留。

3）移动端实时性：能上线才叫能力

新零售的关键场景在移动端：App、门店屏、头显、直播推流。桌面 GPU 上 60FPS 不难，难的是：

• 手机算力和带宽受限
• 多人同屏（比如一个会场多个数字人导览）
• 2K/高帧率需求（更顺滑更像真）

HRM²Avatar 在 iPhone 15 Pro Max 上做到 2K@120FPS（约 53 万高斯点），多人同屏仍能保持实时，这是“能不能上线”的分水岭。

HRM²Avatar 的核心价值：把“结构稳定”和“细节真实”分开管

一句话概括它的方法论：用显式服装网格负责“骨架与可控性”，用高斯表示负责“褶皱、材质、光照这种高频细节”，再针对姿态变化建立动态响应。

混合表示：网格是骨，高斯是皮

很多单目重建的痛点是“既要能动画驱动，又要细节够真”。网格天然适合绑定骨骼、保证拓扑稳定；高斯（3DGS/2DGS）擅长表达细节和连续外观。

HRM²Avatar 把两者组合：

• 显式衣物网格：保证衣服边界、拓扑、动画一致性（不容易穿帮）
• 高斯细节层：表达褶皱、材质反射、头发软过渡、阴影变化

这其实是非常“工程化”的路线：不追求一个表示把所有问题吃掉，而是让每个表示干自己擅长的活。

两阶段手机采集：静态打底，动态补细节

它的采集策略很务实：

1. 静态扫描：用户相对固定姿态，手机绕拍，拿到稳定结构与纹理
2. 动态扫描：用户做自然动作，捕捉衣物随动作的变化、遮挡和光照响应

这解决了一个常被忽视的问题：单目视频里“外观变化”和“动作变化”容易纠缠。先把静态“底座”打牢，再用动态序列学习“动作驱动的变化”，训练更稳定，结果更可信。

动态光照建模：让“人”看起来在同一个世界里

很多虚拟人一眼假，根源不是几何，而是光照：动作变了，阴影不变；转身了，高光不走。

HRM²Avatar 用轻量的姿态相关光照项去拟合这种变化。你可以把它理解成：

• 不是做复杂的全局光照重建
• 而是抓住“随姿态变化最显眼的那部分光照差异”

对电商导购尤其重要：近景讲解时，脸部阴影、衣物高光都决定了“质感”。

移动端渲染优化：把每一分带宽都花在刀刃上

移动端实时不是一句“轻量化”能解决的。它做了多层裁剪、按需解码、深度量化排序、硬件栅格化等策略，核心目标只有一个：

• 尽量少让不可见、贡献小的高斯参与计算
• 尽量减少显存带宽与排序开销

这类“渲染链路重写”的工作，往往才是从论文到业务落地的临门一脚。

电商与新零售怎么用：从“导购形象”到“经营系统”

结论先给：手机级 3D 数字人，会让虚拟导购从“形象工程”变成“可运营资产”。

1）虚拟导购：从统一模板到千店千面

过去虚拟导购常用统一形象，因为建模成本太高。门槛降低后，新的打法会出现：

• 门店店员/主播快速生成数字分身，保持人设与专业度
• 不同城市、不同品类用不同导购形象（更贴近客群）
• 节日节点（年货节、春节）快速换装与场景化布置

虚拟导购真正的价值不是“好看”，而是：提升停留、降低咨询成本、提高转化效率。当制作成本下降，A/B 测试和快速迭代才做得起来。

2）沉浸式购物：从“3D 展示”到“3D 互动”

很多 3D 商品展示停留在“旋转看看”。数字人加入后，用户体验会更像线下：

• 数字人主动演示穿搭、材质、尺码效果
• 结合 MR/AR：在门店或家中“同屏对比”不同搭配
• 多人同屏导览：商场级导购、主题展陈讲解

3）个性化推荐：数字人变成“可解释的推荐界面”

推荐系统一直缺一个“更像人”的表达层。数字人可以承担解释与引导：

• 不是弹窗告诉你“你可能喜欢”
• 而是导购用自然动作指向差异点（领口、面料、版型）

我更看好这条路线：推荐从算法结果，变成可交互、可解释、可被用户纠正的对话过程。

放到游戏与数字娱乐：写实NPC与UGC角色会更快普及

这篇内容虽然来自电商技术团队，但它对“人工智能在游戏与数字娱乐”非常对口。原因很简单：游戏需要海量角色与稳定实时渲染。

1）写实 NPC：低成本生产 + 高一致性动画

写实 NPC 的瓶颈从来不是“有没有建模师”，而是“规模化生产”和“统一质量”。手机扫描 + 可驱动数字人意味着：

• 工作室可以快速采集演员/玩家形象
• 生成稳定可驱动角色，减少手工修模时间
• 在移动端或 MR 设备上更容易跑得动

2）UGC 角色：从捏脸走向“拍脸/拍全身”

玩家愿意为身份表达付费。与其让玩家在捏脸界面调一小时，不如让他用手机拍一段视频，直接生成“像自己”的写实形象，再在游戏里换装、换发型、加皮肤。

这里的商业想象空间很大：订阅式衣橱、联名服饰、虚拟演出门票、MR 社交空间等。

落地时别忽略的三件事：数据、合规与体验指标

技术能跑起来只是开始。要在电商/新零售或游戏里规模化，我建议优先把下面三件事写进项目章程。

1）数据策略：采集协议要产品化

“两阶段扫描”听起来简单，但要做到用户不掉队，需要：

• 拍摄引导（姿态、距离、转圈速度）
• 失败提示（光太暗、背景太乱、抖动过大）
• 质量分级（可用/良好/优秀）与自动补救建议

把它当作一个“交付流程”，而不是“用户会自己拍好”。

2）隐私与授权：数字人是更敏感的生物信息

数字人涉及人脸、体型、穿着信息。商业化必须做到：

• 明确授权范围（用于导购/用于营销/用于训练）
• 可撤回机制与可删除机制
• 存储与传输的安全策略

这不是拖慢项目，而是避免上线后被迫回滚。

3）体验指标：别只盯渲染帧率

电商虚拟导购是否有效，建议用“经营指标”而不是“技术指标”验收：

• 停留时长提升（秒级）
• 咨询转化率提升（相对提升%）
• 自助解决率（减少人工客服占比）
• 复访率与关注率（导购人设是否成立）

帧率是底线，增长才是目的。

下一步怎么做：一条更现实的推进路线

如果你在负责电商虚拟人或游戏写实角色，我推荐的落地顺序是：

1. 先做“可控的单场景”：比如商品讲解位、固定灯光、固定镜头语言
2. 再做“可运营的多版本”：同一导购的不同服装、不同节日皮肤
3. 最后做“跨场景实时互动”：门店 MR、直播间多机位、多人同屏

这条路线的好处是：每一步都有业务收益，不会把团队拖进“无限优化真实感”的泥潭。

一句很直白的判断：当高保真 3D 数字人能用手机生成、能在手机上实时跑起来，它就不再是技术展示，而是内容生产体系的一部分。

年末到年初是新零售最忙的档期，也是验证虚拟导购价值的最佳窗口。你更想把数字人当作“营销素材”，还是当作“可持续增长的交互入口”？这会决定你 2026 年的投入方向。