如何通过视频学习生成个性化的3D说话人脸并消除光照变化？

作者&投稿：圭颖（若有异议请与网页底部的电邮联系）

重塑视频中的个性化3D语音：深度学习的新突破

在如今的数字世界里，"会说话"的视频无处不在，从新闻主播到游戏角色，它们以惊人的逼真度丰富着我们的体验。然而，面对光照和视点变化的挑战，传统合成技术往往显得力不从心。谷歌科研团队的创新成果，为这一领域带来了新的曙光。他们提出了一种深度学习驱动的解决方案，旨在生成由音频驱动的、高度个性化的3D说话人脸，旨在提升视觉真实感和适应性。

与传统的通用模型不同，他们专注于打造个性化的模型，针对每个说话者进行定制。这样，他们不仅提高了视觉保真度，还开发出一种算法，能够巧妙地处理空间和时间的光照变化，使得模型训练更为高效。经过人类评分和客观评估，新方法在真实性、口型同步和视觉质量上超越了现有基准，展现出强大的实力。

我们的突破：视频学习框架与标准化策略

我们研发的基于视频的学习框架，通过引入关键的训练时间数据标准化，实现了数据利用的革命性提升。首先，我们通过一个标准化空间，将3D人脸几何、姿势和纹理解耦，将其转化为回归3D面部形状和2D纹理的预测问题。接着，我们利用面部对称性和皮肤近似恒定的反照率特性，有效消除光照和时间变化的影响。这些创新归一化方法使得模型在不同光照环境下也能生成高度同步的口型，仅需单个说话者的视频训练即可。为了强化时间动态的稳定，我们还引入了自回归技术，让模型根据先前视觉状态自我调整。

经证实，我们的方法在多项关键指标上超越了当前最尖端的音频驱动视频重现技术。我们展示的这一框架，不仅推动了3D语音生成的革新，也为未来的应用开辟了广阔天地。让我们共同期待，个性化3D说话人脸将在更多领域中展现其卓越的表现。

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