ToFu：体采样驱动的拓扑一致多视点人脸建模

"基于体采样的拓扑一致性多视点人脸推断" 本文介绍了一种名为ToFu的新方法，该方法专注于解决多视图人脸建模中的挑战，特别是针对拓扑一致性、高分辨率细节和高质量渲染。传统的高保真面部数字化过程结合了多视图立体（MVS）技术和非刚性配准，但往往需要手动清理和处理极端表情时的配准失败。为了克服这些限制，ToFu引入了一个基于体采样的渐进网格生成网络，它能够从多视图图像中精确预测一致拓扑的面部网格，同时捕捉高分辨率的几何细节。 在技术层面，ToFu的创新之处在于将拓扑结构嵌入到特征量中，通过几何感知的局部特征进行体采样。这种方法允许网络自适应地处理不同面部表情下的复杂几何形状，确保在一致的网格拓扑中实现密集且准确的预测。同时，ToFu还生成位移图以捕获孔隙级别的几何细节，这有助于实现高质量的反照率和镜面反射映射，进而提供逼真的渲染效果。 实验结果表明，ToFu在几何精度和对应准确性方面达到了最先进的水平，而且计算效率极高。只需要0.385秒，就能生成拥有10K顶点的网格，这比传统技术快了三个数量级。这种速度和精度的结合使得ToFu成为专业工作室在创建化身、动画和物理基础皮肤渲染方面的理想工具。 在介绍部分，作者指出尽管有全自动的单视图化身数字化解决方案，但多视图输入仍然是获取高保真度和表面覆盖率的首选方法，特别是在电影、游戏以及需要高精度的消费者应用中。由于多视图数据提供了更好的控制和覆盖范围，因此，开发如ToFu这样的高效方法对于推动面部建模技术的进步至关重要。 总结来说，"基于体采样的拓扑一致性多视点人脸推断"是一种创新的多视图人脸建模框架，通过体采样和特征量嵌入实现拓扑一致的面部网格预测，同时保证了高分辨率细节和高质量渲染。这种方法对于提高面部数字化的效率和准确性具有重大意义，特别适用于需要高保真度数字人的行业。