浙江大学ReLER实验室提出的SIFU模型通过引入侧视图条件隐函数和扩散模型，解决了传统方法在2D特征到3D空间和纹理预测阶段的不足。该模型可以使用单张图片重建高质量3D人体模型，并且具有更强的鲁棒性，适用于多个应用场景。SIFU模型的应用场景广泛，包括3D打印、场景搭建、纹理编辑等，为相关领域带来新的可能性。该模型在几何和纹理重建测试中达到了SOTA，并填补了传统方法的不足。