Индустрия уже поспешила сравнить новый релиз от Google с MetaHuman и заговорить о стандартизации цифровых аватаров. Но если изучить репозиторий, становится ясно, что перед нами не редактор с ползунками для художников, а суровый математический аппарат. GNM (Generative aNthropometric Model) — это статистическая 3D-модель человеческой головы, упакованная в набор Python-скриптов для исследователей компьютерного зрения.

Под капотом находится плотная полигональная сетка, включающая не только кожу, но и глаза, зубы и язык. Управление геометрией строго разделено на независимые векторы. Параметр identity отвечает за черты лица, expression контролирует мимику, а отдельные значения задают поворот шеи и глазных яблок. Самое практичное здесь — встроенный семантический семплер. Он позволяет генерировать параметры на основе текстовых классов. Достаточно запросить у скрипта счастливую эмоцию или задать определенный пол и этнос, чтобы получить готовые веса для сетки. При этом бэкенд нативно поддерживает NumPy, JAX, PyTorch и TensorFlow.

Правда, открытый исходный код под лицензией Apache 2.0 еще не означает готовности к продакшену в геймдеве или кино. Инструмент выдает сырую геометрию без текстур и привычного пайплайна для экспорта в движки. Это мощный фундамент для дата-саентистов, обучающих собственные нейросети для генерации цифровых людей. Вопрос в том, появится ли поверх этой математической базы удобная экосистема, или проект так и останется нишевым академическим экспериментом.