仅凭一张照片就能生成3D人体模型( 二 )
传统3D重建技术大多需要连续的图像序列或是多视角的图像 ， 在硬件设备上一般需要采用双目摄像机或者结构光摄像机等设备 ， 因此在手机等便携设备上往往难以实现；另一方面 ， 专用设备还会增加部署成本 ， 增加大规模普及3D重建技术的难度 。 但基于单帧图像的3D重建技术对原始图像要求放松的同时 ， 对背后的技术却提出了更高挑战 。
“去年 ， 隶属于云从科技的云从研究院曾提出针对人脸的稠密3D关键点技术PRNet ， 它能够基于一帧人脸图像重建出约4.5万个人脸3D关键点 ， 实现了在多个3D人脸数据集上大幅领先之前的技术 。 而相较于人脸 ， 人体的3D重建更困难 。 ”云从科技资深算法研究员田国栋解释 ， 人体具有密闭的3D曲面结构 ， 任何一个角度拍摄的图像都存在约一半的不可见部分；人体的四肢更加多变 ， 更加复杂；还存在因为服装的遮挡问题 ， 人体的3D数据更难获取 ， 对深度学习技术的使用限制更多等问题 。 如果要重建 ， 需要技术从单帧图像中推理出人体或人脸的3D形态 ， 并通过光学透视、阴影叠加等基本光学原则准确预测出各个关键点在3D空间的位置和朝向 ， 才能得到人体的姿态或表情信息 。
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