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照片上的人出來了!云從3D人體重建登頂三項榜單,一張照片就能生成3D形象

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照片上的人出來了!云從3D人體重建刷新紀(jì)錄,一張照片生成3D形象

跳起來的妹子被定格在半空中,成為一張平面的照片。

現(xiàn)在,輸入這張照片到特定的程序里,就變成了這樣:

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不只360°,全角度可見的3D立體形象,就好像妹子要從照片里跳出來一樣。

以往的3D人體重建,往往需要多個攝像頭,或者連續(xù)的多幀影像,才能重建出人體的3D模型。

不過現(xiàn)在,云從科技在3D重建領(lǐng)域刷新了榜單,而且只需要一個普通攝像頭,拍攝一張照片就可以。

而且,既然一張照片就可以生成3D圖像,那么連續(xù)的一段視頻,就可以生成一個動畫電影片段啊。

比如這樣的動態(tài)場景,像是陳佩斯老師的《吃面》:

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我們把它3D化,從正面看:

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從側(cè)面看:

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從背面看:

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從頭頂看,上帝視角吃面:

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只要上個色,就可以變成動畫版《吃面》。

三個數(shù)據(jù)集皆取得第一

云從的基于單幀圖像的3D人體重建技術(shù)同時在Human3.6M、Surreal和UP-3D三個數(shù)據(jù)集上排到了第一名,將原有最低誤差記錄大幅降低30%。

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△?Human3.6M數(shù)據(jù)集
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△?Surreal數(shù)據(jù)集
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△?UP-3D數(shù)據(jù)集

每個數(shù)據(jù)集上的每項的error都要比此前的研究低,意味著生成的3D模型相對更為準(zhǔn)確,更接近人體的真實狀況。

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云從科技3D人體重建技術(shù)全身精度誤差(Surface Error)在Surreal上從75.4毫米降低到52.7毫米,關(guān)節(jié)精度誤差(3D Joint Error)從55.8毫米降低到40.1毫米,Human3.6M上的關(guān)節(jié)精度誤差(3D Joint Error)從59.9毫米降低到46.7毫米,技術(shù)的執(zhí)行速度從之前的上百毫秒降低到僅需5毫秒。

部署在手機(jī)上,無需3D結(jié)構(gòu)光

云從的這項技術(shù)通過對RGB圖像的分析,推理出人體或人臉的3D形態(tài),并通過光學(xué)透視、陰影疊加等基本光學(xué)原則準(zhǔn)確預(yù)測出各個關(guān)鍵點(diǎn)在3D空間的位置和朝向,從而得到人體的姿態(tài)或表情信息。

除了預(yù)測人體的3D形態(tài)和姿勢,這項技術(shù)還可以實現(xiàn)用6萬多個點(diǎn)完整描繪人體,幀率達(dá)到200fps。

另外,在部署上的一個優(yōu)點(diǎn)是,可以利用普通光學(xué)攝像頭作為感知設(shè)備,不需要連續(xù)圖像或者多視角拍攝。

也即是說,如果將這項技術(shù)部署在手機(jī)上,那么不需要3D結(jié)構(gòu)光也可以實現(xiàn)3D人臉識別,或者制作3D表情。

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相比傳統(tǒng)的人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測,基于單幀圖像的3D重建技術(shù)不僅能輸出骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)信息,更能同時預(yù)測大量的人體表面關(guān)鍵點(diǎn)信息,預(yù)測結(jié)果更加豐富,而且每個點(diǎn)的坐標(biāo)都是3D的,能夠體現(xiàn)不同軀干的縱深信息。

多樣的應(yīng)用

除了在手機(jī)上實現(xiàn)各種3D卡通表情,3D人體重建技術(shù)還可以用在許多不同的場景。

商場購物就是一大應(yīng)用場景,只需要一個角度的一張照片,就可以重建出顧客的身體3D模型,模擬穿上衣服的效果,節(jié)約了落地成本和部署難度。

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另外,這一技術(shù)也可以優(yōu)化自拍、直播、短視頻軟件里的美顏、瘦身功能,在3D模型上美顏,效果會相對自然,不會出現(xiàn)角度極端的“蛇精臉”,加上虛擬的妝容打扮也可以更自然。

而當(dāng)技術(shù)成熟之后,在影視特效制作方面,這項技術(shù)也可以更方便的制作出阿麗塔這類3D角色,而不必使用復(fù)雜的設(shè)備。

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