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Neurons字幕组 | 2分钟看AI通过2D照片设计出面部3D模型(附论文下载)

简介: 来吧,和Neurons一起,玩点不一样的AI! 还记得童年的哆啦A梦系列为我们带来的神奇工具“六面相机”吗?当你拍摄物体的时候,获得的不只是物体在一个角度上二维平面的投影,而是6个不同角度的照片。虽然看上去特别不可思议,但仍然限于二维平面的图像。


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来吧,和Neurons一起,玩点不一样的AI!
还记得童年的哆啦A梦系列为我们带来的神奇工具“六面相机”吗?当你拍摄物体的时候,获得的不只是物体在一个角度上二维平面的投影,而是6个不同角度的照片。虽然看上去特别不可思议,但仍然限于二维平面的图像。今天的Neurons小视频要介绍的,则是更甚一步的黑科技,用深度神经网络,将二维的人像照片立体化,生成面部的三维模型。
想象一下,如果我们能把代表自己的3D人物放进数字电影或者电脑游戏里是多么炫酷!本期的视频就介绍了通过一张简单的照片生成我们面部3D模型的方法。当然,将我们面部的3D几何模型和反照率分布图数字化显然是件极其费时费力的任务。(反照率图指的就是纹理,即一张彩图。它可以描述我们的皮肤是如何反射和吸收光线的)。

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从左至右依次是:输入图像、输出反照率图像


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从左至右依次是:渲染、渲染(局部放大)


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从左至右依次是:渲染、渲染(局部放大)

显然,捕捉这样一幅图像需要很长时间,而且成本很高。所以,我们开发了这样一种黑科技,这项技术可以用一张简单的照片,生成任何一张脸的全数字化图像。我们甚至可以在数字世界中重现历史人物,而我们需要的,仅仅是一张照片。

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从左至右依次是:输入2D图像、输出3D面部纹理图像(穆罕默德 阿里)

拿到一张照片后,这项技术能够生成两张反照率分布图:其中一张是图像完整的低频图,它可以记录下整个面部,但只包含大致细节;而另一张图则包含更多的细节,但它却不完整。大家还记得纹理合成的方法吗?输入非常小的一块具有重复结构的图像,在得知这些结构的统计特性后,就可能让它们无限地继续下去。于是,我们就可以以这张不完整的反照图为基础,尽可能地把缺失的细节合成出来!这篇论文Photorealistic Facial Texture Inference Using Deep Neural Networks的作者借助一种经典的机器学习算法,即卷积神经网络实现了这一点。我们所用的神经网络越深层,就有越多的高频细节出现在输出结果当中,即我们得到的图像就会越清晰。

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从左至右分别是逐层叠加五层后形成的愈加清晰的面部效果图

在这篇论文中,你还能看到一份关于使用者研究的详细描述。这份研究是通过众人协作的方式进行的,旨在验证这项技术,包括用户界面和被问到的问题,还有一些与PatchMatch算法的比较。PatchMatch算法是纹理合成领域里程碑式的技术,也被用来修补那些年代久远的名古画。

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从左至右依次是:输入、反照率图像、用PatchMatch算法后、最终效果图

看了今天的Neurons小视频,有没有大开眼界呢?通过深度神经网络,AI真正帮我们实现了“脑补”,构建出了人脸虚拟的3D模型,虽然这篇文章里的数据只是应用在人脸的照片上,但是对于其他物体和图像,发展出广阔的应用前景也是指日可待的!
原文发布时间为:2017-10-30
本文作者:Neurons字幕组
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