LAM: 官方Pytorch实现

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LAM: Large Avatar Model for One-shot Animatable Gaussian Head

SIGGRAPH 2025

Yisheng He*, Xiaodong Gu*, Xiaodan Ye, Chao Xu, Zhengyi Zhao, Yuan Dong†, Weihao Yuan†, Zilong Dong, Liefeng Bo

阿里巴巴通义实验室

"单图秒级打造超写实3D数字人"

核心亮点 🔥🔥🔥

• 单图秒级生成超写实3D数字人化身！
• WebGL跨平台超实时驱动渲染！手机跑满120FPS！
• 低延迟实时交互对话数字人SDK！

📢 最新动态

[2025年5月20日] 我们发布了 WebGL渲染器！

[2025年5月10日] 我们的 ModelScope 演示程序现已支持将生成的数字人直接导出成OpenAvatarChat需要的文件，进行实时对话！

[2025年4月30日] 我们开源了 Avatar 导出功能，允许用户在 OpenAvatarChat 平台上接入任何由 LAM 生成的 3D 数字人进行实时对话！🔥

[2025年4月21日] 我们开源了 WebGL交互数字人SDK：OpenAvatarChat (including LLM, ASR, TTS, Avatar), 使用这个SDK可以自由地与我们的LAM-3D数字人进行实时对话 ! 🔥

[2025年4月19日] 我们开源了 Audio2Expression 模型, 用这个模型可以语音驱动我们的LAM数字人 ! 🔥

[2025年4月10日] 我们发布了在 ModelScope 上的演示程序 !

待办清单

• 开源在VFHQ和Nersemble数据集上训练的LAM-small模型.
• 部署Huggingface演示程序.
• 部署Modelscope演示程序.
• 开源在自有大数据集上训练的LAM-large模型.
• 开源跨平台WebGL驱动渲染引擎.
• 开源语音驱动模型: Audio2Expression.
• 开源交互对话数字人SDK，包括LLM, ASR, TTS, Avatar.

🚀 快速开始

在线试玩

单图生成3D数字人:

交互聊天:

环境设置

我们提供了在Windows系统（Cuda 12.8）上的一键安装包，感谢"十字鱼"的支持.     视频     下载链接

Linux:

git clone  https://github.com/aigc3d/LAM.git
cd LAM
# Install with Cuda 12.1
sh  ./scripts/install/install_cu121.sh
# Or Install with Cuda 11.8
sh ./scripts/install/install_cu118.sh

Windows:

在Windows系统上的环境安装请参考 Windows Install Guide.

模型权重

模型	训练数据集	HuggingFace	ModelScope	重建时间	A100 (A & R)	XiaoMi 14 Phone (A & R)
LAM-20K	VFHQ	TBD	TBD	1.4 s	562.9FPS	110+FPS
LAM-20K	VFHQ + NeRSemble	Link	Link	1.4 s	562.9FPS	110+FPS
LAM-20K	Our large dataset	TBD	TBD	1.4 s	562.9FPS	110+FPS

(A & R: 驱动渲染 )

从HuggingFace下载

# 从HuggingFace下载
# 下载相关资产
huggingface-cli download 3DAIGC/LAM-assets --local-dir ./tmp
tar -xf ./tmp/LAM_assets.tar && rm ./tmp/LAM_assets.tar
tar -xf ./tmp/thirdparty_models.tar && rm -r ./tmp/
# 下载模型权重
huggingface-cli download 3DAIGC/LAM-20K --local-dir ./model_zoo/lam_models/releases/lam/lam-20k/step_045500/

从ModelScope下载

# 从ModelScope下载 (如果你无法从HuggingFace下载)
pip3 install modelscope
# 下载相关资产
modelscope download --model "Damo_XR_Lab/LAM-assets" --local_dir "./tmp/"
tar -xf ./tmp/LAM_assets.tar && rm ./tmp/LAM_assets.tar
tar -xf ./tmp/thirdparty_models.tar && rm -r ./tmp/
# 下载模型权重
modelscope download "Damo_XR_Lab/LAM-20K" --local_dir "./model_zoo/lam_models/releases/lam/lam-20k/step_045500/"

运行Gradio

python app_lam.py

若需导出ZIP文件以在 OpenAvatarChat 实现实时对话，请参考指引文档。

python app_lam.py --blender_path /path/blender

推理

sh ./scripts/inference.sh ${CONFIG} ${MODEL_NAME} ${IMAGE_PATH_OR_FOLDER} ${MOTION_SEQ}

致谢

本工作是建立在很多了不起的工作基础之上：

• OpenLRM
• GAGAvatar
• GaussianAvatars
• VHAP

感谢他们对社区的杰出贡献。

更多工作

欢迎关注我们更多有趣的工作

• LHM

引用

@inproceedings{he2025LAM,
  title={LAM: Large Avatar Model for One-shot Animatable Gaussian Head},
  author={
    Yisheng He and Xiaodong Gu and Xiaodan Ye and Chao Xu and Zhengyi Zhao and Yuan Dong and Weihao Yuan and Zilong Dong and Liefeng Bo
  },
  booktitle={SIGGRAPH},
  year={2025}
}