雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按，日前，美圖影像實(shí)驗(yàn)室（MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab）推出「10000 點(diǎn) 3D 人臉關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)」——利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn) 10000 點(diǎn)的人臉五官精細(xì)定位，該項(xiàng)技術(shù)可以在 VR 游戲中構(gòu)建玩家人臉的 3D 游戲角色并且驅(qū)動(dòng)，也可以應(yīng)用于虛擬試妝試戴和醫(yī)療美容領(lǐng)域等。本文為美圖影像實(shí)驗(yàn)室 MTlab 基于該技術(shù)為雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論提供的獨(dú)家解讀。正文如下：

簡(jiǎn)介

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位在視覺(jué)和圖形中具有廣泛的應(yīng)用，包括面部跟蹤、情感識(shí)別以及與多媒體相關(guān)的交互式圖像視頻編輯任務(wù)。目前行業(yè)內(nèi)常用的是 2D 人臉關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)，然而，2D 人臉點(diǎn)定位技術(shù)由于無(wú)法獲取深度信息，不能分析用戶的立體特征，比如蘋果肌，法令紋等更加細(xì)致的用戶信息，也無(wú)法分析出用戶當(dāng)前的姿態(tài)和表情。為了能夠給用戶的自拍添加動(dòng)畫效果，如面具、眼鏡、3D 帽子等物品，并且提供更加智能的 AI 美顏美型效果，需要一套特殊的感知技術(shù)，實(shí)時(shí)跟蹤每個(gè)用戶的微笑、眨眼等表面幾何特征。因此，美圖影像實(shí)驗(yàn)室 MTlab 研發(fā)人員研發(fā)了 10000 點(diǎn)人臉關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)，將面部圖像提升到三維立體空間，將用戶的姿態(tài)、臉型以及表情分解開(kāi)來(lái)，實(shí)時(shí)跟蹤用戶當(dāng)前的姿態(tài)、表情、五官特征改變后的面部形態(tài)，調(diào)整后的圖像更加自然美觀。

基于 3DMM 的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位方法

1. 三維形變模型 (3DMM)

1999 年，瑞士巴塞爾大學(xué)的科學(xué)家 Blanz 和 Vetter 提出了一種十分具有創(chuàng)新性的方法——三維形變模型 (3DMM)。三維形變模型建立在三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，以人臉形狀和人臉紋理統(tǒng)計(jì)為約束，同時(shí)考慮了人臉的姿態(tài)和光照因素的影響，生成的人臉三維模型精度較高。

3DMM

如上圖所示 3DMM 的主要思想是：一張人臉模型可以由已有的臉部模型進(jìn)行線性組合。也就是說(shuō)，可以通過(guò)改變系數(shù)，在已有人臉基礎(chǔ)上生成不同人臉。假設(shè)建立 3D 變形的人臉模型由 m 個(gè)人臉模型組成，其中每一個(gè)人臉模型都包含相應(yīng)的臉型和紋理兩種向量，這樣在表示新的 3D 人臉模型時(shí)，就可以采用以下方式：

其中表示平均臉部形狀模型，表示 shape 的 PCA 部分，表示對(duì)應(yīng)臉型系數(shù)。

Blanz 和 Vetter 提出的 3DMM 雖然解決了人臉變形模型的表達(dá)問(wèn)題，但其在人臉表情表達(dá)上依然存在明顯不足。2014 年時(shí)，F(xiàn)acewareHouse 這篇論文提出并公開(kāi)了一個(gè)人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)，使得 3DMM 有了更強(qiáng)的表現(xiàn)力，人臉模型的線性表示可以擴(kuò)充為：

在原來(lái)的臉型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，增加了表情，表示對(duì)應(yīng)的表情系數(shù)，系數(shù)讓實(shí)時(shí)表情 Tracking 成為了可能。

2. 美圖 MT3DMM 模型

為了能夠更加精細(xì)地刻畫不同人臉的 3D 形狀，并且適用于更廣泛的人種，MTlab 的研發(fā)團(tuán)隊(duì)采用先進(jìn)的 3D 掃描設(shè)備采集了 1200 個(gè)不同人物、每人 18 種表情的 3D 人臉數(shù)據(jù)，其中男女各半，多為中國(guó)人，年齡分布在 12～60 歲，模型總數(shù)超過(guò) 20000 個(gè)，基于這些數(shù)據(jù)，建立了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 MT3DMM 模型。相比于目前主流的 3DMM 模型，MT3DMM 具有表情豐富，模型精度高，并且符合亞洲人臉?lè)植嫉奶攸c(diǎn)，是目前業(yè)界精度最高的 3D 人臉模型之一。

3DMM 模型，代表了一個(gè)平均臉，也同時(shí)包含了與該平均臉的偏差信息。例如，一個(gè)胖臉在一個(gè)瘦臉模型基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)整五官比例可以得到胖臉模型。利用這種相關(guān)性，計(jì)算機(jī)只需要利用用戶的臉與平均人臉的偏差信息，就能夠生成專屬于用戶的 3D 模型。不僅如此，這些偏差還包括大致的年齡、性別和臉部長(zhǎng)度等參數(shù)。但是，這樣也存在一個(gè)問(wèn)題，世界上的人臉千變?nèi)f化，要將所有人臉與平均人臉的偏差都存儲(chǔ)下來(lái)，3DMM 模型需要集成大量面部的信息，然而目前的開(kāi)源模型在模仿不同年齡和種族人臉?lè)矫娴哪芰κ钟邢蕖?/p>

如下圖 BFM 的人臉數(shù)據(jù)基本都是外國(guó)人臉，跟亞洲人臉的數(shù)據(jù)分布存在差異；Facewarehouse 的數(shù)據(jù)主要是亞洲人臉，但是用 Kinect 掃描的模型則存在精度較低的問(wèn)題；SFM 開(kāi)源的數(shù)據(jù)只包含了 6 種表情，并且模型的精度較低，無(wú)法滿足我們的需求；LSFM 數(shù)據(jù)包含了較多的人臉數(shù)據(jù)，但是不包含表情，無(wú)法用于用戶表情跟蹤。

BFM 和 SFM 數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)

掃描出來(lái)的模型雖然是高精度的模型，但是不包含具體的語(yǔ)義信息。因此，MTlab 的 3D 研發(fā)團(tuán)隊(duì)專門為此開(kāi)發(fā)了一套自動(dòng)注冊(cè)算法，無(wú)需人工進(jìn)行標(biāo)定就可以對(duì)掃描模型進(jìn)行精細(xì)化注冊(cè)，如下圖所示：

注冊(cè)流程

模型生成結(jié)果

最終，MTlab 將所有注冊(cè)好的 3D 模型組合成 MT3DMM 數(shù)據(jù)庫(kù)，用于 10000 點(diǎn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位。高精度的掃描模型也為開(kāi)發(fā)其它功能提供了更多的可能。

3. 數(shù)據(jù)制作

為了能夠發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，需要給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供大量的數(shù)據(jù)，MTlab 研發(fā)人員設(shè)計(jì)了一套高復(fù)雜度的數(shù)據(jù)制作算法，同時(shí)配合高精度的 MT3DMM 模型制作出大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。相比目前主流的訓(xùn)練數(shù)據(jù)制作方法，MTlab 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以有效的解耦臉型，表情以及姿態(tài)信息，在進(jìn)行精確的稠密點(diǎn)人臉定位的同時(shí)，進(jìn)行 AR 特效以及精準(zhǔn)的人臉表情驅(qū)動(dòng)。

從上面的公式可以將人臉重建的問(wèn)題轉(zhuǎn)化成求, 系數(shù)的問(wèn)題，將我們參數(shù)化的 3D 人臉模型跟 2D 特征點(diǎn)進(jìn)行映射后，便可以用下面的公式對(duì)臉部進(jìn)行擬合，具體求解過(guò)程如下：

這里是三維模型投影到二維平面的點(diǎn)，P 為正交投影矩陣，R 為旋轉(zhuǎn)矩陣，為位移矩陣，這樣我們就可以將三維求解問(wèn)題轉(zhuǎn)化成求解下面的能量方程：

這里加了正則化部分，其中是 PCA 系數(shù)（包括形狀系數(shù)以及表情系數(shù)），表示對(duì)應(yīng)的主成分偏差。

目前的 3D 重建算法大多都是將姿態(tài)，臉型以及表情參數(shù)一起優(yōu)化，并不能將這三者獨(dú)立開(kāi)來(lái)，為了能夠解耦姿態(tài)，表情，以及臉型之間的關(guān)系，MTlab 的數(shù)據(jù)包含了一個(gè)人同一姿態(tài)下的不同表情，以及同一表情下不同姿態(tài)的數(shù)據(jù)集，采用 Joint Optimization 策略來(lái)計(jì)算每個(gè)人的臉型，姿態(tài)以及表情參數(shù)，得到解耦后的參數(shù)數(shù)據(jù)可以真實(shí)反應(yīng)出當(dāng)前人臉的姿態(tài)信息，臉型信息以及表情信息，極大的豐富了應(yīng)用場(chǎng)景。

4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

傳統(tǒng)的 3D 人臉重建算法，不管是單圖重建、多圖重建還是視頻序列幀重建，都需要通過(guò)凸優(yōu)化算法優(yōu)化出所需要的參數(shù)，為了能夠讓算法在移動(dòng)端實(shí)時(shí)運(yùn)行，MTlab 研發(fā)人員采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 End-to-End 學(xué)習(xí)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力替代了凸優(yōu)化過(guò)程的大量計(jì)算。通過(guò)研究分析目前移動(dòng)端較快的網(wǎng)絡(luò)（SqueezeNet、Shufflenet V2、PeleeNet、MobilenetV2、IGCV3）的特性，MTlab 研發(fā)人員提出了一種適合移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)，并且具備低功耗特性的 ThunderNet，配合 MTlab 研發(fā)的 AI 前向引擎和模型量化技術(shù)，在美圖 T9 上運(yùn)行幀率達(dá)到 500fps。MT3DMM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的要點(diǎn)如下：

MT3DMM 整體流程

數(shù)據(jù)增益：為了適應(yīng) In-the-wild 圖像，需要讓算法對(duì)低分辨率、噪聲、遮擋或包含運(yùn)動(dòng)和不同的光照?qǐng)鼍跋戮哂袕?qiáng)魯棒性，MTlab 采用了海量的數(shù)據(jù)，并用算法擾動(dòng)模擬了各種真實(shí)環(huán)境下的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：使用了 MTlab 自研的 ThunderNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在速度和精度上都超過(guò)了同規(guī)模的快速網(wǎng)絡(luò)，包括 SqueezeNet、Shufflenet V2、PeleeNet、MobilenetV2、IGCV3，并具有低功耗的特點(diǎn)。

損失函數(shù)：Loss 主要采用了參數(shù) Loss、KeyPoints Loss、3D Vertexes Loss 以及 Texture Loss，并且用相應(yīng)的權(quán)重去串聯(lián)它們，從而使網(wǎng)絡(luò)收斂達(dá)到最佳效果。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，參數(shù) Loss 可以獲取更加準(zhǔn)確的參數(shù)語(yǔ)意信息，KeyPoints Loss 可以使最終的稠密人臉點(diǎn)貼合人臉五官信息，3D Vertexes Loss 能更好地保留用戶臉部 3D 幾何信息，Texture Loss 則可以幫助網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)更好的收斂效果。

最終，在得到網(wǎng)絡(luò)輸出的參數(shù)后，MTlab 用 MT3DMM 模型解碼出相應(yīng)的人臉 3D 模型，根據(jù)姿態(tài)以及投影矩陣就可以得到面部稠密人臉點(diǎn)。模型都是經(jīng)過(guò)參數(shù)化后，每一個(gè)點(diǎn)都有其相對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義信息，可以通過(guò)修改 3D 模型對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的編輯。美圖手機(jī)上光效相機(jī)、個(gè)性化美顏檔案、3D 修容記憶、美顏立體提升、3D 姿態(tài)調(diào)整、App 萌拍動(dòng)效、美妝相機(jī)萬(wàn)圣節(jié)妝容、彩妝、Avatar 驅(qū)動(dòng)等功能都采用了該項(xiàng)技術(shù)。

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