Meta用神经网络从RGB反照率逼真还原皮肤主要成分，构建逼真AR/VR角色人脸复制品
人脸
（映维网Nweon 2022年03月10日）计算机图形学的一个长期目标是创造令人信服的逼真人脸复制品，而这通常需要依靠经验丰富的美术微调大量空间变化的着色参数。作为虚拟人的一个重要组成要素，社区在精确建模皮肤方面付出了巨大的努力。皮肤之所以具有挑战性，不仅是因为它与光存在复杂的交互，同时因为人类的视觉系统已经进化出强大的面部感知。
最近，学界对通过捕获来估计皮肤特性的兴趣有所增加，主要是集中于利用生物物理约束条件，从漫反射中反演皮肤的生物物理特性。在名为《Estimation of Spectral Biophysical Skin Properties from Captured RGB Albedo》的论文中，Meta，康奈尔大学和伦敦大学学院提出了一个全新的模型。其中，它可以基于生物物理的光谱皮肤反照率空间，并利用神经网络从简单的RGB反照率中准确恢复皮肤的主要成分和结构。
为了实现所述目标，模型以对人类皮肤主要特性的生物物理描述作为，并通过蒙特卡罗模拟将其转化为反照率。所述过程由两个步骤组成。首先，研究人员预先计算一个反照率空间，而它是由所有可能的皮肤参数组合产生的高维肤色张量。然后，学习从反照率到相关皮肤属性的逆映射。
......（全文 2781 字，剩余 2358 字）
请微信扫码通过小程序阅读完整文章或者登入网站阅读完整文章
映维网会员可直接登入网站阅读
PICO员工可联系映维网免费获取权限
