从数据到3D人体

你是否想过，几个简单的数字——身高、体重、腰围、臀围——是如何变成一个逼真的3D人体模型的？以下是尺记的技术原理。

基础：参数化人体建模

尺记使用的是参数化3D人体模型。与需要摄像头或深度传感器的3D扫描不同，参数化模型通过一组数学参数来定义人体形态。

你可以把它想象成一套极其精细的调节滑块系统：你输入的每一项围度数据都会调整特定的形态参数，控制3D模型的网格变形。最终呈现的人体模型能够准确反映你的真实身材比例。

尺记的人体模型响应以下测量数据：

尺记的核心创新之一，是能够用最少的输入生成合理的3D人体。不是每个人手边都有一根皮尺来测量所有部位。智能补全引擎利用以下信息进行估算：

这意味着你仅凭身高和体重就能获得一个合理的3D人体估算。随着你补充更多精确的围度数据，模型会进一步细化。

「过去的你」功能使用约束传播引擎。你回答关于过去身体的定性问题——体型分类、衣服合身程度、生活事件、体重变化——引擎通过以下步骤重建一个合理的3D人体模型：

「未来的你」预测引擎根据你的测量历史进行外推推算：

基于照片的人体建模存在明显的缺陷：

尺记基于测量数据的方法可以提供同等质量的视觉反馈，且完全没有这些风险。你的测量数据只是一组数字——它们不会暴露你的面容、你的周围环境，或你选择追踪的指标以外的任何信息。

所有3D渲染都在你的iPhone或iPad上通过GPU完成，不涉及任何服务器端处理。渲染管线支持：

尺记已在App Store上架，免费下载后几分钟内即可看到你自己的3D人体模型。