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O.M.G!這個(gè)AI項(xiàng)目可以把你的自拍變成3D模型

   日期:2017-09-15     來(lái)源:36氪    作者:dc136     評(píng)論:0    
標(biāo)簽: 人工智能 3D
   先把測(cè)試鏈接放在最前面,以免你對(duì)這種能力的意義毫不關(guān)心。(下圖是還原后的作者本人,自己沒(méi)有被驚艷到也不會(huì)寫這篇新聞)
O.M.G!這個(gè)AI項(xiàng)目可以把你的自拍變成3D模型
  來(lái)自英國(guó)諾丁漢大學(xué)和英國(guó)金斯頓大學(xué)的一組AI研究人員近日創(chuàng)造了一個(gè)辦法,讓AI僅通過(guò)一張平面人像就可以創(chuàng)建出原本的三維模型。研究人員向卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN/Convolutional Neural Network),輸入海量的人臉數(shù)據(jù)后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己學(xué)會(huì)了如何根據(jù)一張從未見(jiàn)過(guò)的照片猜出來(lái)這個(gè)人的真實(shí)模樣。
 
  團(tuán)隊(duì)在網(wǎng)站上公開(kāi)了相關(guān)的文獻(xiàn)和代碼,下面是一小段對(duì)這個(gè)技術(shù)的介紹:
 
  “三維人臉重建是一個(gè)非常困難的計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)問(wèn)題。當(dāng)前的系統(tǒng)通常假定有多個(gè)面部圖像(有時(shí)來(lái)自同一對(duì)象)作為輸入,并且必須解決許多方法上的挑戰(zhàn),例如大量面部姿勢(shì)、表情和非均勻照明等因素間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通常的方法都需要復(fù)雜而低效的建模和匹配工作。
 
  但是,在這個(gè)項(xiàng)目中,我們嘗試用包括2D圖像和三維面部模型或掃描圖像在內(nèi)的素材,訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從而避開(kāi)之前方法的瓶頸。現(xiàn)在,我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需要輸入單一的二維人臉圖像,它就可以重建整個(gè)三維人臉模型,并且還能夠識(shí)別任意面部姿勢(shì)和表情。”
 
  在36氪之前報(bào)道的《A16Z合伙人是如何看無(wú)人車網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的》一文中,我們分析到,計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)非常重要,無(wú)人車只有知道自己在什么位置、身邊的車輛和行人在做什么以及周邊有什么信號(hào)指示才可能安全上路行駛。目前,鑒于計(jì)算機(jī)視覺(jué)還不能從大量2D照片中判斷路況,所以大多數(shù)無(wú)人車公司還需要使用多種傳感器加高精地圖方式為無(wú)人車導(dǎo)航。
 
  但是現(xiàn)在,我們能使用到的這個(gè)測(cè)試揭示了計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展的冰山一角,如果無(wú)人車能夠像人類一樣通過(guò)眼睛判斷路況,大多數(shù)無(wú)人車公司的發(fā)展路徑就會(huì)被攪亂,而特斯拉——等待計(jì)算機(jī)視覺(jué)出現(xiàn)重大突破的少數(shù)無(wú)人車公司之一——則下對(duì)了賭注。
 
 
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