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站長(zhǎng)之家（ChinaZ.com）5月31日 消息:最近，一項(xiàng)由德國(guó)慕尼黑工業(yè)大學(xué)（TUM）和倫敦大學(xué)學(xué)院(UCL)等研究團(tuán)隊(duì)提出的新算法——NPGA(Neural Parametric Gaussian Avatar)，引起了廣泛關(guān)注。這項(xiàng)技術(shù)能夠生成高保真3D頭像，逼真的表情甚至讓人懷疑自己的眼睛。

從官方給出的演示可以看到，NPGA生成的小姐姐不僅可以做出擠眼，挑眉，嘟嘴等各種豐富的表情，而且眼神細(xì)節(jié)等絲毫看不出破綻，儼然和真人無(wú)異。

NPGA技術(shù)的創(chuàng)新點(diǎn)

NPGA采用了一種基于高斯點(diǎn)云的方法來(lái)生成3D人像形狀。這種方法通過(guò)無(wú)數(shù)個(gè)點(diǎn)來(lái)構(gòu)建3D頭像，使得渲染更加高效和逼真。此外，NPGA引入了神經(jīng)參數(shù)化頭部模型（NPHM），可以捕捉人臉細(xì)微的表情變化，從而使3D數(shù)字化身能夠更真實(shí)地模擬人類表情。

NPGA算法亮點(diǎn):

高保真3D頭像:NPGA能夠生成逼真的3D頭像，表情豐富，接近真實(shí)人類。

恐怖谷效應(yīng):逼真度極高，以至于讓人難以區(qū)分是真人還是虛擬形象。

創(chuàng)新技術(shù):與傳統(tǒng)的3D網(wǎng)格模型相比，NPGA使用高斯點(diǎn)云，通過(guò)點(diǎn)來(lái)構(gòu)建3D人像形狀，提高渲染效率和逼真度。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:利用神經(jīng)參數(shù)化頭模型（NPHM）捕捉人臉細(xì)微表情變化，模擬真實(shí)人類表情。

拉普拉斯項(xiàng):增強(qiáng)數(shù)字化身的表現(xiàn)力，通過(guò)潛在特征和預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)提升化身的真實(shí)感。

技術(shù)細(xì)節(jié):

數(shù)據(jù)集NeRSemble:包含4700多個(gè)多視角、高分辨率、高幀率視頻，涵蓋頭部運(yùn)動(dòng)、情緒、表情和口語(yǔ)。

訓(xùn)練和優(yōu)化:使用MonoNPHM模型和COLMAP計(jì)算的點(diǎn)云追蹤，實(shí)現(xiàn)幾何精確的模型追蹤。

循環(huán)一致性目標(biāo):反轉(zhuǎn)MonoNPHM的后向變形場(chǎng)，與基于光柵化的渲染兼容。

規(guī)范高斯點(diǎn)云和MLP:包含先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)F進(jìn)行前向變形，網(wǎng)絡(luò)G學(xué)習(xí)細(xì)粒度動(dòng)態(tài)細(xì)節(jié)。

應(yīng)用前景:

電影、游戲、AR/VR遠(yuǎn)程會(huì)議:NPGA技術(shù)可廣泛應(yīng)用于這些領(lǐng)域，提供逼真的虛擬角色。

元宇宙:逼真的3D化身對(duì)于構(gòu)建沉浸式虛擬世界至關(guān)重要。

實(shí)驗(yàn)評(píng)估:

自我重現(xiàn)任務(wù):評(píng)估NPGA算法的保真度，結(jié)果顯示在自我重現(xiàn)任務(wù)中有顯著提升。

交叉重現(xiàn)任務(wù):將一個(gè)人的表情轉(zhuǎn)移到另一個(gè)虛擬化身上，NPGA表現(xiàn)出色。

局限性:

可控性和重建質(zhì)量:受限于底層3DMM表達(dá)空間，某些區(qū)域如頸部、軀干等無(wú)法完全解釋。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)限制:受可用數(shù)據(jù)限制，可能需要擴(kuò)展底層3DMM以提供更詳細(xì)的人類狀態(tài)描述。

項(xiàng)目頁(yè)：https://tobias-kirschstein.github.io/nersemble/

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.19331

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