林志颖面部手术方案出炉!3D重建或将拯救他神仙颜值
视学算法报道
编辑:Joey 如願
【新智元导读】刚刚,救治林志颖的林口长庚医院公布了他的面部手术方案,其中一项3D人脸重建技术或将拯救他的神仙颜值?
7月22日,林志颖在驾驶特斯拉ModelX时发生车祸,据报道,事故造成林志颖颜面骨折、肱骨粉碎性骨折……
曾经拥有不老容颜的他,现在可能面临「毁容」风险,不少网友感慨,时间都带不走的东西,却被命运带走了。
不过今年一项3D人脸重建技术的出现,或许可以让亚洲小旋风重获受伤前的神颜。
图源:林志颖Facebook
据报道,本次林志颖的面部重建方案已经出炉,简单来说就是钛合金植入加面部重建。
图源:联合报
由于小志这次颜面部存在粉碎性骨折,面部一部分较大的骨骼通过钛合金植入。
毕竟骨头都碎了,总要有个支架,把余下的骨骼都连接起来。
而另一部分较精细的骨骼将通过3D打印重建,重建后的骨骼与肌体接触后,骨细胞可以附着生长进去,从而将植入物与骨骼融为一体。
是不是听起来有点渗人。
但其实这项技术在国外已经得到了成熟的发展,根据医生的描述,这次面部重建手术只需10个小时就能完成。
近年来,随着深度学习和图像处理单元的不断发展,3D人脸重建技术也逐渐成熟。
它可以通过人脸2D的图像,有效还原人脸的3D信息,包括人脸几何重建与纹理重建等。
过去五年里,深度学习领域关注3D人脸重建的论文和学者也越来越多。
那么,这项化腐朽为神奇的换脸大法究竟是啥样呢?
谜底马上揭晓~
人脸怎么3D重建
优秀的技术和有价值的成果,自然是离不开高性能硬件的支持!
3D人脸重建研究取得良好的进展主要也是依赖于多核CPU、GPU、AWS等云应用的可用性。
通常,3D数据会用体素、点云或GPU可以处理的3D网格进行表示。
接下来我们简单了解一下3D人脸重建的不同类别。
3DMM
3DMM是较为基础的、一种人脸外观和形状的生成模型。所有要生成的人脸都是密集的点对点对应。它的核心思想就是人脸可以在三维空间中进行一一匹配。
基于3DMM求解3D人脸要解决的问题就是完成对纹理、表情等系数的估计,它还侧重于将面部颜色和形状与其他因素(例如照明,亮度,对比度等)分开。
拿BFM来说,它是一个公开可用的3DMM模型,该模型用ICP和PCA得到的扫描人脸对应的模板网格来构建模型。
下图显示了近20年来3DMM的逐步改进。
基于深度学习的3D重建技术
3DGAN和3DCNN是基于深度学习的三维人脸重建技术。
这些方法的主要优点是保真度高,在精度方面有较好的性能。不过,训练GAN依旧要花费大量的时间,而且很难进行,所以应用到实时3D人脸解决方案还是很困难的。
3D人脸重建当然不止这两个类别,小编在此就不一一展开了。
那么在人脸重建过程中,最重要的性能指标是MAE、MSE、NME、RMSE和对抗损失。
应用
面部木偶、视频配音和虚拟化妆等都是3D人脸重建技术中一些比较火的应用。
游戏和电影工业在基于视频的面部动画中使用面部木偶。具体操作是通过视频流将用户的表情和情绪传递给目标人物。此外,当艺术家为电影中的动画角色配音时,3D面部重建可以帮助艺术家将表情传递给角色。
再比如虚拟妆容,它在网络会议和视频聊天等平台上常被使用。
它包括数字图像的变化,如使用合适的颜色的口红,口罩等。
看下边的这个例子,合成的虚拟纹身,它可以根据面部表情进行调整。
3D人脸重建的应用还有很多很多,比如面部置换、人脸老化等等,这些技术极大地丰富了我们的日常生活。
林志颖的此次事故令无数人揪心,好在可以进行脸部3D重建。这项技术是否能让「亚洲小旋风」重回受伤前的神颜呢?让我们耐心等待。
参考资料:
https://link.springer.com/article/10.1007/s11831-021-09705-4
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