Meta AI 推出可重新调整光线的高保真头像生成方法 可用于制作动画生成新颖的表情
在MetaAI的一项开创性研究中,研究人员成功解决了动态3D头像的高保真重新调整光线的挑战。传统方法在实时应用中捕捉面部表情的细节常常需要进行改进,尤其是对于捕捉亚毫米级细节的要求。通过将基于3D高斯函数的几何模型与革命性的可学习辐射转移外观模型相结合,研究团队超越了现有方法的局限,为头像的逼真程度树立了新的标准。
Media2Face:支持语音等多模态引导生成3D面部动态表情
从语音合成3D面部动态画面已经引起了相当多的关注。由于缺乏高质量的4D面部数据和注释丰富的多模态标签,以前的方法常常受到现实性有限和缺乏灵活调节的困扰。Media2Face在共语面部动画领域取得了令人瞩目的成果,为面部动画合成的逼真度和表现力开辟了新的可能性。
研究:AI无法模拟人脑对动态面部表情的处理
人工智能在面部识别技术方面的发展表现出色,甚至有时超越了人类的表现。一项最新研究发现,尽管AI在静态图像上的识别能力强大,但在处理动态面部表情时,其表现与人脑存在显著差异。这意味着在设计人工智能系统时,需要考虑动态面部表情的复杂性,以更好地模拟人类认知和社交互动的过程。