中興AX5400Pro+上手體驗：再升級 雙2.5G網(wǎng)口+USB 3.0這次全都有
2021年11月的時候，中興先后發(fā)布了兩款路由器產(chǎn)品，中興AX5400和中興AX5400 Pro，從產(chǎn)品命名上就不難看出這是隸屬于同一系列的，但在外觀設(shè)計上這兩款產(chǎn)品可以說是完全沒一點關(guān)系
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搞定這樣的人臉3D建模需要幾步？
在數(shù)據(jù)采集的階段，答案是：一部手機 + 3.5分鐘。
沒錯，僅憑這3.5分鐘的數(shù)據(jù)，就足以生成高保真、可驅(qū)動的真實3D人臉頭像。
這項研究來自Meta Reality Labs——就是扎克伯格元宇宙計劃里的那個核心部門。論文已經(jīng)被SIGGRAPH 2022接收。
作者提到，這一方法適用于VR應(yīng)用。
也就是說，在VR的世界里，以后你可能就不必頂著一張卡通臉登場了。
而是可以方便地與胖友們“真身”相見。
方法原理
實現(xiàn)這一結(jié)果的方法框架如下圖所示：
具體而言，分為三個部分。
首先，是要用大型多視角人臉數(shù)據(jù)集訓練一個超網(wǎng)絡(luò)，這個超網(wǎng)絡(luò)可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器產(chǎn)生專屬于個人的頭像參數(shù)。
數(shù)據(jù)集中的人臉由多視角捕捉系統(tǒng)采集，包括255位不同年齡、性別和種族參與者的面部圖像數(shù)據(jù)。
△左為圖像捕獲設(shè)備；右為采集到的人臉
這個捕獲3D人臉的巨型裝置是Meta在2019年研發(fā)的，其中配備171個高分辨率攝像頭，每秒能記錄180GB數(shù)據(jù)。采集時間在1個小時左右。
值得一提的是，在這個超網(wǎng)絡(luò)中，解碼器的基本組成模塊是帶有bias map的卷積上采樣層。
這些bias map會被用來生成體積單元，進而通過射線追蹤來渲染頭像。
另外，該解碼器結(jié)構(gòu)能夠?qū)⒁暰€與其他面部活動區(qū)分開，這在VR應(yīng)用中意味著能夠更直接地利用眼動跟蹤系統(tǒng)。
其次，是輕量級人臉表情捕捉。
在這項研究中，采集人臉只需要用到一部帶有深度攝像頭的智能手機。
實驗中，研究人員采用的是iPhone 12。
采集過程就像這樣：
采集到的數(shù)據(jù)要進行如下處理：
獲取每一幀人臉圖像中的幾何形狀和紋理；對輸入的RGB圖像進行人臉標志檢測和人像分割；對模板網(wǎng)格進行擬合和變形，以匹配檢測到的人臉標志物、分割輪廓和深度圖；對每一幀圖像的紋理進行解包，而后匯總得到完整的人臉紋理。
在進一步完善模型的過程中，還需要采集65種特定的表情：
最后，該方法輸出的3D人臉頭像不僅能與用戶外觀高度匹配，通過全局表情空間，還能對其進行進一步的驅(qū)動、控制。
研究人員表示，整個采集過程大概要花費3.5分鐘。
不過需要說明的是，建模的過程不是實時的，數(shù)據(jù)處理還要花費數(shù)小時的時間。
實驗結(jié)果
說了這么多，效果如何，我們還是來看實驗結(jié)果。
與Pinscreen提出的“一張照片構(gòu)建3D數(shù)字化身”（CVPR 2021）的方法相比，該方法能生成更具真實感的人臉模型。
而與海德堡大學、慕尼黑工業(yè)大學、馬普所等研究機構(gòu)在Neural Head Avatars from Monocular RGB Videos一文中提出的方法相比，該方法能生成保真度更高的結(jié)果。
不過，作者也指出了該方法的局限性：hold不太住長發(fā)和眼鏡，容易產(chǎn)生偽影。另外，該方法對于光照條件也有一定要求。
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