讲真，你得试试这个，很好玩。
来自诺丁汉大学和金斯顿大学的一队AI专家，最近发了一个新的研究成果：使用机器学习算法，只需要一张人脸照片，就能生成3D人脸。
整个过程非常简单，上传照片（自拍），然后稍等片刻~
先看看效果。量子位从微博和百度的明星排行榜上，选择了今天排名第一的女星做个示范，生成的三维人脸模型如视频所示：
以及这位知名外国网友：
量子位还拿同事们的照片试了一下，确实很很好玩！
但，这怎么做到的？其实背后是一个卷积神经网络，研究人员把大量人脸数据喂给这个网络进行训练，最终这个AI学会了从照片脑补出3D人脸。
Demo
想尝试一下的朋友，可以赶紧前往下面这个网址：
http://cs.nott.ac.uk/~psxasj/3dme/
论文
这个团队还把研究成果公布了出来。
《Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression》
摘要：
3D面部重建是一个非常困难的基础计算机视觉问题。
目前的系统通常使用多张面部图片作为输入，并且需要解决诸多挑战，例如需要在大型面部姿态中建立密集的对应，要受到表情、不均匀光照等影响。一般来说，这些方法需要复杂和低效的管道来建模和拟合。
在这项研究中，我们提出通过由2D图像和3D面部模型或扫描组成数据集，并在这个数据集上训练卷积神经网络（CNN）来解决这些限制。
我们的CNN只需要使用一个2D面部图像，不需要精确的对准，也不需要在图像之间建立密集对应。这个方法适用于重建整个3D面部几何（包括不可见部分）。我们通过一个简单的CNN架构来实现这一点，这个架构对单个2D图像的3D面部几何进行体积表征的直接回归。
我们还展示了如何将面部地标定位的相关任务纳入提出的框架，这有助于提高重建质量，特别是在大型姿态和面部表情的情况下。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/1703.07834
Code
这项研究的代码也已经公布在GitHub上。
这里简单交代一下软件要求：
- Torch7
- MATLAB
- Nvidia GPU（装好CUDA和CuDNN）
想要获得代码地址？可以在量子位微信公众号（QbitAI）对话界面，回复“vrn”三个字母，即可获得。
— 完 —
