FaceLift

FaceLift – Adobe 聯合加州大學推出的單張圖像到 3D 頭部模型生成技術

FaceLift是什么

FaceLift是由Adobe與加州大學默塞德分校共同開發的一項創新技術，旨在將單一的人臉圖像轉換為360度的3D頭部模型。該技術采用兩階段的處理流程：首先，利用基于擴散的多視圖生成模型，從一張正面人臉圖像生成一致的側面和背面視圖；接著，將生成的視圖輸入GS-LRM重建器，輸出詳細的3D高斯表示。FaceLift能夠精準地保留個體的身份特征，生成高質量的3D頭部模型，展現出豐富的幾何和紋理細節。

FaceLift的主要功能

• 單圖像3D頭部重建：快速而高效地從一張人臉圖像重建出完整的360度3D頭部模型，包括面部及頭發的精細細節。
• 多視圖一致性：生成的3D模型在不同角度下保持一致性，確保從任何視角觀看都能獲得優質的視覺效果。
• 身份特征保持：在重建過程中，準確保留個體的身份特征，即使是在生成不可見視圖時也能確保高度一致性。
• 4D新視圖合成：支持視頻輸入，實現4D新視圖合成，在時間序列內生成一致的3D模型，適應動態場景。
• 與2D重動畫技術的無縫集成：與2D面部重動畫技術完美結合，支持3D面部動畫，為數字娛樂和虛擬現實應用提供強力支持。

FaceLift的技術原理

• 多視圖擴散模型：
  • 輸入處理：利用圖像條件擴散模型，以單張正面人臉圖像為輸入，生成多角度圖像，包括側面和背面視圖。
  • 擴散模型核心：采用Stable Diffusion V2-1-unCLIP模型，借助CLIP圖像編碼器生成的嵌入作為條件信號，確保生成圖像的身份與多視圖的一致性。
  • 多視圖注意力機制：通過多視圖注意力機制，模型在不同視圖之間共享信息，生成多視角一致的RGB圖像。
• GS-LRM重建器：
  • 輸入融合：將生成的多視圖圖像及其對應的相機姿態輸入GS-LRM模型，生成詳細的3D高斯表示。
  • 3D高斯表示：使用3D高斯作為基礎表示，特別適合捕捉人類頭部的復雜細節，如頭發。每個2D像素對應一個3D高斯，其參數包括RGB顏色、尺度、旋轉四元數、不透明度和射線距離等。
  • 變換器架構：GS-LRM采用變換器架構，從一組姿態圖像中回歸像素對齊的3D高斯，生成詳盡的3D模型。
• 優化與評估：
  • 損失函數：在訓練過程中，結合均方誤差和感知損失來優化模型，確保生成的3D模型在視覺上與真實圖像高度一致。
  • 評估指標：采用PSNR、SSIM、LPIPS和DreamSim等標準評估重建質量，并基于ArcFace進行身份特征保持的評估。

FaceLift的項目地址

• 項目官網：https://www.wlyu.me/FaceLift/
• GitHub倉庫：https://github.com/weijielyu/FaceLift
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.17812

FaceLift的應用場景

• 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）：創建真實感十足的3D虛擬角色，提供身臨其境的體驗，支持實時互動。
• 數字娛樂：生成高質量的3D角色模型，適用于電影、電視劇、游戲開發及動畫制作，提高制作效率與質量。
• 遠程存在系統：在視頻會議和遠程協作中，以3D形式展示用戶，增強交流的自然感和沉浸感。
• 社交媒體與內容創作：生成個性化的3D頭像，為內容創作者提供創作工具，豐富創作內容。
• 醫療與教育：生成逼真的3D人體模型，用于醫學教育、虛擬手術模擬及文化遺產保護與虛擬博物館展示。

常見問題

• FaceLift支持哪些輸入格式？：FaceLift支持單張人臉圖像及視頻輸入，能夠從中生成3D模型。
• 生成的3D模型可以用于哪些領域？：生成的3D模型廣泛應用于虛擬現實、數字娛樂、醫療教育等領域，具有廣泛的應用潛力。
• 如何訪問FaceLift的技術文檔和代碼？：用戶可以通過項目官網和GitHub倉庫獲取相關技術文檔和源代碼。
• FaceLift的生成時間是多久？：生成時間因輸入圖像的復雜性和系統性能而異，通常在幾秒到幾分鐘之間。