Google 開源 GNM 頭部模型：600 多個滑塊精細控制牙齒與表情

Google 開源了一個名為 GNM 的 3D 人體測量頭部模型，讓你能像捏臉一樣，通過數百個滑塊極其精確地控制人物的面部細節。

它的全稱是 Generative Anthropometric Model and Ecosystem，名字發音特意致敬了人類基因組（genome）。

以往用 AI 生成人臉，很容易陷入千篇一律的「網紅臉」或者塑膠感，更麻煩的是，現有的 3D 人臉模型通常只是一個空心殼子。一旦角色張嘴說話，沒有牙齒、舌頭或眼球內部結構，畫面的恐怖谷效應立刻就出來了。

GNM 補上的就是這塊短板。它不僅能輸出高密度的 3D 頭部網格，還把口腔內部和眼球構造完整做了進去。

600 多個獨立滑塊能調什麼

GNM 把整套控制拆得極細，全部做成了互不干擾的獨立引數。你改動下巴的角度，完全不會連帶影響到剛調好的眼眶。

在身份造型上，模型提供了 253 個引數。其中頭部外形控制佔了約 170 個，剩下的 80 多個專門留給牙齒元件，用來調節各種齒形與咬合。

表情控制更是誇張，一共有 383 個引數。

光是雙眼區域，每隻眼睛就各有 100 個獨立設定，負責眨眼、視線朝向和微表情。下半張臉有 150 個控制項，甚至還單獨分出了 32 個滑塊來控制舌頭的形狀與動作。

這意味著角色說話時的嘴唇閉合、牙齒顯露程度和舌位配合，都能通過這些數值嚴絲合縫地對齊。

它是怎麼做出來的

傳統的 3DMM 模型，比如業界常用的 FLAME、BFM 或 LSFM，大多受限於早期低精度的掃描資料，直接把口腔和眼內結構給省了。

Google 這次基於大規模高解析度 3D 頭部掃描資料庫，結合專門的人體解剖學藝術家資產，搭建了多套針對眼球與口腔內部的專用子模型。

整套框架既可以用作 3D 擬合工具，也能充當 2D 擴散模型、3D 高斯潑濺（3DGS）或 NeRF 的幾何先驗，給神經渲染和影片生成提供穩固的骨架。

程式碼和完整框架已經在 GitHub 的 google/GNM 倉庫開源，採用非常寬鬆的 Apache 2.0 許可證，商用也沒有限制。

為什麼重要

如果你在做 3D 角色建模、遊戲開發、數字人對口型或者驅動 AI 影片生成，GNM 非常值得立刻跟進。

它最聰明的地方在於打破了傳統模型「只做表面皮囊」的懶人做法。把牙齒、舌頭和眼球做成高保真的獨立引數，直接解決了音訊驅動數字人時嘴唇和舌頭穿模、發音口型失真的老大難問題。

開源界苦於 FLAME 這類老舊模型久矣，Google 拿出 Apache 2.0 的高質量官方底座，很可能會迅速成為下一代 3D 視覺生成與動作捕捉的標準幾何框架。