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逼真到頭發(fā)絲,光線可調,Meta推出實時3D頭像合成方法

Meta 一直沒放棄元宇宙。發(fā)絲法

逼真到頭發(fā)絲,光線可調,Meta推出實時3D頭像合成方法

2021 年,光線Facebook 將「元宇宙(metaverse)」作為公司主營業(yè)務,可調并將公司名稱更改為 Meta。推出然而,像合這一年,成方隨著 ChatGPT 的發(fā)絲法橫空出世,生成式 AI成為一個新的光線研究趨勢,很多科技公司都將生成式 AI 作為公司重要研發(fā)業(yè)務??烧{但 Meta 一直沒有停止 VR/AR 的推出研究步伐。

最近,像合Meta 的成方 Codec Avatars Lab 提出了一種高保真、光線可調節(jié)的發(fā)絲法虛擬頭像合成方法 ——Relightable Gaussian Codec Avatars。

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論文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.03704.pdf

項目主頁:https://shunsukesaito.github.io/rgca/

今年 9 月,光線Meta 首席執(zhí)行官馬克?扎克伯格與麻省理工學院(MIT)科學家 Lex Fridman 在元宇宙里進行了一小時的可調對話。彼時,兩位的形象是使用掃描技術構建的用戶面部 3D 模型,逼真度已經(jīng)很高。

現(xiàn)在,Relightable Gaussian Codec Avatars 能夠構建更加逼真、光線可調節(jié)的實時 3D 頭像,精細到連頭發(fā)絲都清晰可見:

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下面我們來看下 Relightable Gaussian Codec Avatars 方法的核心內容和實驗結果。

方法簡介

我們知道,人類的視覺感知對人臉外觀高度敏感,因此合成 3D 頭像 / 虛擬化身(avatar)一直存在一些挑戰(zhàn)。

首先,人類頭部由高度復雜和多樣化的材料組成,這些材料表現(xiàn)出不同的散射和反射特性。例如,皮膚由于微觀幾何形狀以及顯著的次表面散射而產(chǎn)生復雜的反射,頭發(fā)由于其半透明纖維結構而表現(xiàn)出具有多次反射的面外散射,而眼睛有多個具有高反射膜的層??偟膩碚f,沒有一種單一的材料表征可以準確地表示所有這些,尤其是實時的。

為了以統(tǒng)一的方式表征人體頭部的多種材質,該研究提出了一種基于可學習輻射傳輸(radiance transfer)的新型可重新照明外觀模型,使用球面高斯實現(xiàn)了全頻率反射的實時重新照明。

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另一方面,對運動中的底層幾何體進行精確跟蹤和建模極具挑戰(zhàn)性。為此,該研究提出基于 3D 高斯的可驅動化身,使用 Gaussian Splatting 技術有效地渲染復雜的幾何細節(jié)。

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此外,該研究還提出了可重新照明的顯式眼睛模型,首次以完全數(shù)據(jù)驅動的方式實現(xiàn)對其他面部運動以及全頻率眼部反射的注視控制,并進一步提高了眼睛反射的保真度。

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最終,Relightable Gaussian Codec Avatars 可以捕獲 3D 一致的亞毫米細節(jié),例如動態(tài)面部序列上的發(fā)絲和毛孔。

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實驗及結果

上圖 1 顯示了重建的虛擬人物可以擁有新的表情、視圖以及光照,包括點光源和高分辨率環(huán)境圖。就連眼睛中的光反射,都忠實地再現(xiàn)了周圍環(huán)境,而不會丟失高頻細節(jié)。

如圖 3 所示,Relightable Gaussian Codec Avatars方法能夠實現(xiàn) 3D 一致且高保真的內部分解。

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幾何表征。該研究通過比較三種變體來評估幾何組件:本文方法、本文方法但排除了顯式眼睛模型(EEM)和基于體素的原型。為了公平比較,該研究使用相同的外觀模型,僅改變幾何表征(表 1 和表 2 B、D、H)。

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圖 4 清楚地表明,基于 3D 高斯的幾何體可以比 MVP 更好地建模皮膚細節(jié)和發(fā)絲。此外,完整的模型與 EEM 結合使用時,眼睛里的反光都非常令人折服。除了在強光下的 SSIM指標外,高斯模型在所有指標中都取得了優(yōu)異的性能。

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外觀表征。對于外觀表征,該研究將外觀模型與現(xiàn)有的 relightable 外觀表征進行了比較。如上表 1 和表 2 C、D、E 顯示,本文的外觀表征在大多數(shù)指標中優(yōu)于現(xiàn)有的外觀模型。

如圖 5 所示,雖然線性模型可以產(chǎn)生正確的顏色,但 relighting 的結果模糊且缺乏高頻細節(jié)。EyeNeRF中與視圖相關的球諧函數(shù)顯示出更詳細的反射,但由于使用球諧函數(shù)來實現(xiàn)鏡面反射,因此其表現(xiàn)力受到限制。此外,該研究觀察到依賴于視圖的球諧函數(shù)更容易過度擬合,從而導致動畫中出現(xiàn)閃爍偽影。相比之下,Relightable Gaussian Codec Avatars方法不受帶寬限制,因此實現(xiàn)了高頻反射。

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