雷鋒網(wǎng)按：這里是，雷鋒字幕組編譯的Two minutes paper專欄，每周帶大家用碎片時間閱覽前沿技術(shù)，了解AI領(lǐng)域的最新研究成果。

原標題 AI-Based Animoji Without The iPhone X

翻譯 | 廖穎    字幕 | 楊青    整理 | 李逸帆  凡江

本期論文：Avatar Digitization From a Single Image For Real-Time Rendering

?每周一篇2分鐘論文視頻解讀

本期的兩分鐘論文是介紹使用AI技術(shù)來實現(xiàn)iPhone X上功能——Animoji。自從iPhone X面世以來，這項功能受到很多人的喜愛。它可以輕易地模擬你的表情，用emoji里的圖案來表現(xiàn)，看起來實在是妙趣橫生。這項功能是如何實現(xiàn)的呢？它使用的是點陣投影器（Dot Projector）來捕捉、理解人臉的幾何特征。

現(xiàn)在問題來了，假設(shè)我們不使用這項技術(shù)，如何能達到Animoji的效果呢？AI可以幫我們做到。很簡單，你甚至不需要上傳一段視頻，僅僅一張圖片作為輸入，就可以訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來制作實時動作的動畫圖像，聽起來很有趣吧？

在訓練過程中，可以看到，圖像包含一些基本的元素：眼睛、牙齒、舌頭、牙齦。但是這樣其實是不夠的，為了讓圖像更生動，還需要用戶的外貌和姿態(tài)。有意思的是，頭發(fā)的部分不是像之前的技術(shù)那樣，一根一根地生成，因為這樣實在是太耗時耗力了。

這一切究竟是如何實現(xiàn)的呢？首先，我們將圖片分割為面部和頭發(fā)兩個部分，然后將頭發(fā)部分放入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，試圖去提取一些特征，例如頭發(fā)長度、刺頭等資訊，判斷是否丸子頭、馬尾，找出發(fā)際線位置。這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常深，大概有50層左右，訓練用的素材多達4萬張。

下一步，我們使用一種多視角的方式來展現(xiàn)完成之后的圖像，這項技術(shù)可以重新定位，也就是說，我們的姿勢可以轉(zhuǎn)換到不同的特征。這個訓練的模型受光照的影響不大，在各個光照條件下都表現(xiàn)優(yōu)異。是不是超贊？

現(xiàn)在臉部建構(gòu)技術(shù)愈來愈豐富了，看著《頭號玩家》，雖然目前展現(xiàn)的虛擬頭部還沒很精細，但離在虛擬世界生活的距離是不是愈近了呢？

論文原址 http://www.hao-li.com/publications/papers/siggraphAsia2017ADFSIFRTR.pdf

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