「」AI造人：虚拟数字人正走进我们的生活( 二 )
1.光场（Light stage ）采集与三维建模
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二维人脸技术发展了几十年虽然已经比较成熟 ， 但是人脸关键点检测在各种大角度、多表情、复杂光照、面部遮挡等情况下 ， 要实现实时高精度检测重建仍比较困难 。而高精度深度相机的出现极大的推动了三维重建技术的发展 。由上百个深度相机组成的全方位相机阵列 ， 模拟人眼的各个视点方向对真人360度环拍摄影 ， 瞬间实时采集真人的光场信息 。国内AI企业叠境数字自主研发的这套全方位光场采集系统还使用了深度学习、语义理解等人工智能技术 ， 通过机器学习来模拟人眼的视觉感知能力 ， 最终实现人眼成像机理般的清晰、完整、准确的重建三维模型 。
【「」AI造人：虚拟数字人正走进我们的生活】该公司相关负责人表示 ， 在光场（Light stage ）三维建模出世之前 ， 因固定光源环境下拍摄真人造成的人物三维模型失真问题一直是行业的技术难点 。而在光场（Light stage ）的高速可变光源拍摄环境下 ， 真人三维模型真实度较之以前有大幅提提升 。
2.AI算法驱动表情动作
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数字人每做一个表情动作 ， 模型师需要对模型进行拓扑、绑定和驱动 。对三维人物模型来说 ， 越高质量的数字人越需要大量的绑定工作 ， 特别是人脸部位的骨骼和肌肉细微变化 ， 可形成上千种表情 。
怎么让“虚拟数字人”的表情如真人般更丰富、细腻、真实？叠境通过深度摄像机光场采集三维人脸表情和动作数据 ， 针对不同人 ， 采集多种表情 。利用这些数据积累 ， 再借助AI算法和一段时间的深度学习训练人脸表情 ， 最终的训练结果是虚拟数字人在嘴角眼部的张合幅度、眼神的细微变化、肌肉的轻微颤抖等表情几乎与真人接近一致 。
3.基于深度学习的光线追踪算法
一般电影和影视节目的制作周期比较长 ， 采用常规渲染技术需较长的时间预览渲染后的特效 。怎么大幅提升渲染速度、降低时间成本？基于深度学习的光线追踪算法 ， 改变了三维人物模型的生成方式 ， 使三维人物模型的生成方式更加实时智能 ， 生成的模型也更加自然真实 。
我们用常规渲染技术和基于深度学习的光线追踪算法分别生成的“人物模型”对比图来看下效果 ， 就明白为什么基于深度学习的光线追踪算法让虚拟数字人更逼真？
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基于常规渲染技术的数字人
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基于深度学习的光线追踪算法的数字人
在实时渲染中虚拟人的皮肤渲染一直是个极大的技术挑战 。皮肤具有许多精细的视觉特征 ， 包括纹理、毛孔、毛囊、斑点等细节的模拟 ， 真实还原人体皮肤质地是一个较大的挑战 。基于深度学习的光线追踪算法 ， 能够实时模拟大量离线光线跟踪采样的渲染效果 ， 保证皮肤渲染效果中的阴影过渡自然 ， 实现逼近真人肤质的渲染效果 。
莎士比亚在《仲夏夜之梦》中曾经写道： 想象的东西往往是虚无缥缈的 ， 但在诗人的笔下 ， 它们可以有形、有固有的实质 。在5G时代 ， 视觉呈现的技术革新从未止步 ， 它以全所未有的方式一次次打破原有的感知 ， 为用户打造无与伦比的体验 。这次 ， 三维智能视觉的虚拟数字人正向我们走来……
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