Cercetătorii de la Netease Fuxi AI Lab și de la Universitatea din Michigan au creat o metodă de învățare automată, MeInGame, care poate genera automat fețe prin analizarea unui singur portret.
Pentru ca modelele faciale 3D morfabile (3DMM) să reproducă cu acuratețe profilul unei persoane, acestea trebuie antrenate pe seturi mari de date de imagini și texturi.
Compilarea acestor seturi de date poate dura destul de mult timp. În plus, un astfel de sistem poate funcționa fiabil doar dacă date noi sunt descărcate în mod regulat. Pentru a depăși această limitare, autorii studiului, Lin, Yuan și Zou, au folosit imagini cu persoane reale în loc de fotografii generate.
Mai întâi au reconstruit fața folosind un model facial 3D morfabil (3DMM) și rețele neuronale convoluționale (CNN), apoi au transferat forma 3D a feței într-o grilă șablon. Rețeaua rezultată primește ca intrare o imagine a feței și o hartă a texturii UV neînfășurată, apoi prezice coeficienții de iluminare.
Autorii și-au testat tehnica de deep learning într-o serie de experimente, comparând calitatea personajelor din joc cu alte modele generate.
