CVPR 2020:高逼真度2D照片生成3D人像模型研究AvatarMe

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6月19日青亭网报道,此前我们报道过很多类似的基于2D图片生成3D模型或3D人像的技术,不过大部分都是支持将人脸部分贴图到3D模型中。而在近期的CVPR 2020会议上,伦敦帝国学院的一篇论文正在结合AI和机器学习技术,与面部数据分析公司FaceSoft.io研究人员共同发布这个名为“AvatarMe”的机器学习模型。

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据了解,该系统的特点是可以根据一个一张简单的头部2D照片,即刻生成一个高质量的3D人脸模型,分辨率为4K×6K,并且具备逼真的光影效果。据了解,该技术可应用到各类虚拟会议、远程协同、远程会议应用。

原理方面,AvatarMe模型是基于真实的高清逼真3D捕捉技术演进而来,研发人员事先将168盏灯和9台相机组成的球形面部捕捉方案,通过GANFIT模型学习出纹理合成等细节。

GANFIT机器学习模型有两部分组成:生成器、结果鉴别器。

另外值得注意的是,AvatarMe另一个组件增强了纹理,包括烘焙照明等;还有一个单独模块负责面部细节,例如:皮肤毛孔、皱纹、毛发、甚至伤疤等。

参考:githubVentureBeat

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