CEL:一張照片生成 3D 頭像！蘋果新模型擊敗 StyleGAN2，表情光線都能調_Celo Gold

來源：量子位

隨便一張照片，就可生成3D頭像。而且光線真實，任意角度可調。

這是蘋果的最新黑科技生成框架FaceLit。

正如其名，FaceLit的特色就是可以將人臉“點亮”。

“自帶光環”的FaceLit在易用性上也不輸同類，甚至更勝一籌——

進行3D建模時，需要的照片素材無需專門選擇角度，數量上也只需一張。

甚至對表情、發型、眼鏡等元素進行調節時，也不需要額外素材。

而傳統的頭像合成工具或者需要多張圖片才能工作，或者對照片角度有刁鉆的要求。

正是憑借這一創新，FaceLit獲得了3.5的FID評分，較同類產品直接高出了25%。

馬斯克用一張圖拜年：水墨老虎搭\"中國紅\":1月31日，虎年新春來臨之際，美國特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克在微博向中國網友送出新春祝福。31日下午，馬斯克在微博及社交平臺推特上同時發布一張圖片，圖中4只水墨老虎被點綴喜慶的“中國紅”，活靈活現。圖片中央則用英文寫著“農歷新年快樂”（Happy Chinese new year）。在推特留言板中，外國網友齊刷刷回復：“虎年快樂”“農歷新年快樂！”（海外網）[2022/1/31 9:24:45]

改進式EG3D合成人像，光線信息單獨處理

下面就來看一下FaceLit具體是如何實現頭像合成的。

總的來說，蘋果采用了將人物本體與光線分別處理再進行疊加的策略。

早期的三維人像合成工具在轉換過程中可能產生形變。

而爆火的NeRF通過將場景拆分成具體因素，提高了3D圖像合成效果，改善了這一問題。

但蘋果團隊認為，在可控性方面，NeRF仍存有不足之處。

動態 | 第一張基于區塊鏈的數字營業執照、第一張醫保電子憑證在濟南誕生:當前，濟南不斷推進“一次辦成”改革提質增效，打造“在泉城 全辦成”品牌，為人民群眾帶來更好的政務服務體驗。濟南高新區把區塊鏈作為核心技術自主創新重要突破口,構建整體性數字政府，持續推進流程再造，在全國首創“政務服務智能自動化流水線”模式，創新打造“區塊鏈+政務”服務系統，創造了“企業開辦”僅需47分鐘的全國最快速度，比承諾時限壓縮75%，中國第一張基于區塊鏈的數字營業執照、第一張醫保電子憑證在濟南誕生。高新區管委會辦公室陳波介紹，“區塊鏈用共識機制，密鑰算法等，保證上鏈數據傳輸、傳遞、使用的安全和可信，上鏈數據使用，必須由數據所有者授權，真正實現了“我的資產我做主”。高新區“區塊鏈+”智能政務服務模式，開啟了全省乃至全國在政務服務領域應用區塊鏈技術的先河，達到了國內領先水平。（舜網）[2019/12/24]

于是，在EG3D框架的基礎上，蘋果創造了FaceLit的合成模型。

動態 | 云南近日開出全國第一張區塊鏈電子冠名發票:近日，在由云南省人民政府主辦的2019年首屆“數字云南”區塊鏈國際論壇上，云南省省長阮成發與騰訊副總裁、騰訊云總裁邱躍鵬一道，通過“游云南”平臺共同開出全國第一張區塊鏈電子冠名發票。這是云南省與騰訊公司將區塊鏈應用于稅務領域的一次新探索。（科技日報）[2019/8/6]

EG3D通過三平面解碼器，賦予了二維卷積神經網絡生成渲染3D模型所需深度參數的能力。

蘋果團隊對標準的EG3D訓練方式進行了擴展，并將之轉化成了FaceLit框架。

△FaceLit與傳統EG3D渲染流程對比圖

標準的ED3G使用相機位置p參數作為基本輸入參數。

在建立GAN2操作時，蘋果在EG3D的基礎上加入了光照參數l。

動態 | 重慶市發出第一張區塊鏈營業執照:據中國電子銀行網消息，3月6日，重慶市新注冊登記營業執照全部加入政務區塊鏈，并發出了第一張基于區塊鏈技術的電子營業執照，這是重慶市實施“全渝通辦”、探索政務區塊鏈技術創新應用取得的又一階段性成果。[2019/3/8]

不同p(左→右)與l(上→下)值下的初始圖像

蘋果選擇了經過球形諧波方式簡化后的Phong反射模型作為處理光源的物理基礎。

光照參數l就是在這一基礎之上獨立處理得到的。

在自然界中，反射包括鏡面反射和漫反射兩種形式。

聲音 | 哈佛經濟學家：比特幣不過是一張“彩票”:據CCN報道，前IMF首席經濟學家、現任哈佛大學(Harvard University)經濟學和公共政策教授肯尼斯?羅格夫(Kenneth Rogoff)認為，目前比特幣和其他加密貨幣不過是“彩票”而已。羅格夫周一在《衛報》撰文稱，盡管一些人認為加密貨幣已經風光不再，而且正在不可逆轉地下滑，但實際上很難說它們的價值真的會跌至零。[2018/12/11]

△不同鏡面反射率條件下的效果對比

因此，蘋果在ED3G模型中加入了鏡面反射解碼器和漫反射解碼器。

它們替代了可以直接得到顏色c、密度σ數據的三平面解碼器。

△反射解碼器流程示意圖

通過對GAN2產生的數據進行再次解碼，可以得到鏡面反射率ks和漫反射率kd。

然后再通過兩種反射著色器得到顏色c，密度σ則由漫反射解碼器計算得出。

最終，FaceLit以與三平面解碼器相同的參數渲染圖像，并進行分辨率優化。

有的放矢設計訓練策略，數據無需人工標注

生成框架已有，那就來到訓練階段，其特點在于訓練過程中無需人工標注。

方法論層面，在訓練時，團隊使用了FFHQ、MetFaces和CelebA-HQ數據集。

對于不同的數據集，蘋果使用了不同的訓練方式。

FFHQ包含了7萬余條人臉數據，其訓練分為兩個階段：先在較低的分辨率下訓練，再提高分辨率再次進行。

對于包含2萬數據量的CelebA-HQ，訓練不需要分階段進行。

而對于更小的MetFAces，則只需要通過ADA擴容的方式，使用預訓練的FFHQ進行優化調整即可。

定性地看，訓練結果在機位、光源和反射高光等方面都有出色的表現，圖中的細節也有所增強。

△FaceLit生成的頭像唇齒部位的細節進行了明顯重構

定量結果同樣表明，FaceLit在FID、KID等指標上均優于包括標準EG3D在內的傳統生成方式。

在使用FFHQ作為訓練集的條件下，各生成方式的表現如下表，不難看出FaceLit擁有最低的FID和KID值。

而相比于英偉達的StyleGAN2，FaceLit的表現依舊出色：

光線準確度方面，FaceLit在使用三種不同訓練數據集的情況下，與人工設定的標準值平均均方誤差均低于0.01。

網友：人們低估了蘋果AI

消息發出后，便有網友認為“這是對更重磅產品的預熱”。

更有網友直接推測，FaceLit的出現標示著人工智能將進軍AR和VR領域，蘋果的混合現實將最終實現商用……

也有網友認為，FaceLit不會商用，否則蘋果才不會以論文的形式發表。

針對FaceLit本身，也有網友表示，除了LLM，其他都是浮云，他們如果不開發LLM，就沒有未來。

但這位網友同時也說，蘋果可能已經在做了。

相應的，也有網友稱人們“低估了蘋果在AI領域的深度”。

所以各位網友對蘋果在AI領域還有什么樣的期待呢？

論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.15437

GitHub地址：https://github.com/apple/ml-facelit

參考鏈接：https://twitter.com/AlphaSignalAI/status/1648361623004774400

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