DreamFace

DreamFace是由上海科技大学和影眸科技共同开发的基于文本的渐进式3D生成框架，它代表了3D内容生成领域的一次重大突破。

一、技术特点

1. 几何体生成：
   • DreamFace通过结合CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型，根据文本提示生成与之一致的几何模型。特别是在人脸生成方面，该框架能够从人脸几何参数空间内随机采样候选项，并选择最佳的几何模型。
   • 使用了隐式扩散模型（LDM）和得分蒸馏采样（SDS）处理，从而在粗略几何模型中添加面部细节和详细的法线贴图，生成高精度几何体。
2. 基于物理的材质扩散生成：
   • 该模块针对预测几何体和文本提示生成面部纹理。通过联合训练方案协调两个扩散模型，一个用于直接去噪U纹理贴图，另一个用于监督渲染图像。
   • 引入了双通道外观生成的设计，将材质扩散模型与预训练模型相结合，同时在潜在空间和图像空间进行两阶段优化。
   • 应用超分辨率模块生成4K基于物理的纹理，以进行高质量渲染。
3. 动画能力生成：
   • DreamFace生成的模型具备动画能力，通过预测独特的变形为静息（Neutral）模型赋予动画效果，从而生成个性化的动画。
   • 使用BlendShapes或生成的Personalized BlendShapes的面部资产具备动画能力，可进一步展示DreamFace在自然人物设计方面的应用。

二、应用领域

1. 娱乐产业：
   • 为游戏、电影等提供了全新的创作空间。游戏角色可以拥有更加逼真的表情和动作，电影中的特效可以更加精细和真实。
   • 提升了作品的观赏性，让观众有了更加沉浸式的体验。
2. 教育与医疗：
   • 在教育领域，学生可以通过与3D数字人互动，更加深入地理解知识。
   • 在医疗领域，DreamFace可以帮助医生模拟病人的症状，进行更精准的诊断和治疗。
3. 其他领域：
   • 还可以将DreamFace技术应用于虚拟导游、虚拟模特等其他领域，通过不断拓展应用场景，可以更好地发挥DreamFace技术的价值。

三、发展前景

1. 技术提升：
   • 提高技术的准确性和稳定性是实现广泛应用的关键。需要不断优化算法和模型，提高生成结果的逼真度和质量。
2. 应用场景拓展：
   • 探索更多的应用场景，如虚拟试妆、虚拟试衣等，以满足不同行业和领域的需求。
3. 技术融合：
   • 加强与其他技术的融合，如与传感器技术、虚拟现实技术等相结合，创造出更加丰富、多样的应用体验。