基于深度学习的3D数字人面部表情生成器？！原力又出新科技！！

wuhu专访

还记得在wuhu平台发布了大量3D数字内容技术成果的原力数字科技吗？它带着最新成果又来啦！

不久前，原力在面部表情变形技术上取得了重大突破！！他们自主研发了一套帮助艺术家快速自动生成面部表情变形mesh的工具——“3D数字人面部表情生成器”，以此节省艺术家的雕刻制作时间，提高艺术家制作的效能。并且原力也决定将此技术对行业的公司开放合作使用。

原力3D数字人面部表情生成器工作过程

3D角色面部动画作为动画电影的关键部分，在动画电影制作中有着非常重要的作用。
特别是人物角色的面部表情，面部表情的自然生动完全取决于建模师的经验，为了得到自然生动的变形效果，一个数字角色头部的表情变形雕刻常常花费大量时间。

而原力自主研发的这套“3D数字人面部表情生成器”，让艺术家在拿到一个没有变形的原始头部模型后可以自动生成对应表情的变形mesh，快速、大量地处理角色面部的变形制作，而且效果十分逼真，生成后只需要少量微调即可使用。

表情生成器完美还原变形效果

说到这里，大家是不是对这个“黑科技”感到非常好奇？是不是有更多精彩细节想知道？别急，接下来就为你一一解答！！

为了满足大家的求知欲，wuhu有幸请来了原力数字科技团队做客，让我们来聆听他们分享原力数字科技制造“3D数字人面部表情生成器”的原理和用途，以及背后的诸多精彩细节吧～相信你会收获更多！

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wuhu专访

第402期

采编 | Ava

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wuhu：首先欢迎原力团队能够来到wuhu专访做客，了解到原力最近又出了黑科技，自主研发了一套帮助艺术家快速自动生成面部表情变形mesh的工具--“3D数字人面部表情生成器”，是什么样的契机让团队开始有研发这个工具的想法的呢？

原力：产生研发这个工具的想法是来自生产过程中遇到的重复工作和效率较低的情况，现在生成数字人的传统流程基本是艺术家手工雕刻，对数字人的头部mesh做出几十甚至上百个变形，然后再给每个shape分别修型，这样制作一个效果逼真的面部变形通常需要1-2周的时间，如果是做超写实数字人，时间还要更久。

3D数字人面部表情生成器操作过程

所以我们就想，如果能用机器、用工具去替代这个过程，批量生成3D数字人面部变形的shape，那对生产效率会是多大的提升？于是就有了这个“3D数字人面部表情生成器”，通过输入高质量的数据来源和深度学习技术，帮助艺术家一键生成不同数量的高质量面部变形shape，艺术家只需要在生成好的shape上进一步微调即可，节省了大量中间繁琐的步骤，可以将更多精力用在提升艺术制作效果上。

3D数字人面部表情生成器生成效果

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wuhu：请具体结合团队创作以及测试过的一些作品或者项目，详细介绍一下这款“3D数字人面部表情生成器”在创作中给艺术家带来的便利主要体现在哪些方面。

原力：它是一个辅助提升效率的工具，最大的便利就是能够将艺术家从繁琐的手动雕刻变形工作中解脱出来，节省时间和精力成本。

3D数字人面部表情生成器生成速度

通常情况下，如果我们要从一个没有表情的mesh去雕出多个mesh，艺术家需要一个一个手动去雕刻和变形，但是，用“3D数字人面部表情生成器”可以直接一键生成任意数量的面部变形，艺术家需要做的只是在这个变形生成完了以后，手调一部分细节，相比于传统流程，在时间上可以缩短到原来的一半，甚至四分之一。

3D数字人面部表情生成器生成效果

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wuhu：根据原力团队所述，研发这款工具的初衷是为了提高艺术家的工作效率，但是如果出现了艺术家对于生成的变形细节不满意而需要再进行长时间调整的情况，这会不会反而降低了艺术家的工作效率呢？为了避免这种情况的出现，团队会对这款工具进行哪些优化？

原力：我们这个工具能够保证生成的大形是非常准确的，但是到变形的细节，肯定还是取决于艺术家对这个变形的要求和理解。生成数据的准确程度取决于深度学习训练的数据来源质量。“3D数字人面部表情生成器”使用了深度学习的技术，如果输入的数据中面部变形比较一致，也就是数据分布比较一致，深度学习之后生成的效果一定是比较好的，不会需要长时间调整。

3D数字人面部表情生成器生成效果

但是如果给到的数据来源不够好，生成器学到的东西比较乱，那么生成的效果肯定会大打折扣，所以我们建议多整合高质量数据来源去喂它，这样生成的效果也会更好。

表情生成器完美还原变形效果

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wuhu：“3D数字人面部表情生成器”的学习过程是否需要依赖于某一时间的事物和人类指定的抽象标签进行识别？它的视觉统计模型是否可能存在不足的情况？如果要确保该工具能够输入足够数量的数据进而分析，是不是必须一直对该工具进行优化？这样会不会增加建模师的工作难度呢？

原力：其实还是上面那个回答，主要是取决于数据来源。比如，给生成器输入我们公司之前推出过的“AIGC千人扫描数据包”作为数据来源，因为这1000个头基本代表了我们能见到的大部分亚洲人头型，而且里面每一个头我们都分别采集了它的无表情数据和对应的变形表情数据，数据一致且完整，那么这个神经网络模型工具学到的数据就是最真实的数据，符合人的面部变形的底层逻辑，最后出来的结果一定是比较好的。

AIGC-超写实千人扫描数据包部分已绑定模型展示

在这1000个头已经代表了大部分亚洲人头型和它的变形方法的情况下，训练出来的模型本身已经涵盖了这个学习任务的数据空间，后续也并不需要再不断地输入更多数据进行分析优化。当然啦，我们也可以给到一些带有特点的数据在这个通用模型上进行风格化训练，这个也是我们以后这个工具的一些后续研发方向。

表情生成器完美还原变形效果

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wuhu：了解到原力非常认可这款“3D数字人面部表情生成器”，认为此工具可以省去艺术家大量的繁琐的雕刻步骤，极大地提升表情建模师的工作效率，让艺术家更加聚焦在提升3D角色面部表情的艺术质量上。但据了解，大多数艺术家对此类AI工具仍持观望和谨慎态度，在该工具的推广过程中，团队有遇到过什么困难或者阻力吗？是怎么解决的？

原力：我们一贯秉持的观点是，技术只是辅助艺术家创作的工具，它不是、也不可能取代艺术家的存在，就像一个木雕艺术家做一个木雕艺术品，用打磨机肯定比人工打磨快，但是不可能说打磨机能取代木雕艺术家，对吧？

3D数字人面部表情生成器操作过程

“3D数字人面部表情生成器”不同于一般的AIGC工具，从原理上讲它不是神经网络生成模型，它只是把过往的数据拿过来学习，然后在过往的经验基础上，把那些重复性的工作用代码代替生成，让艺术家可以把更多的时间和精力集中在艺术效果的表达提升上。

表情生成器完美还原变形效果

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wuhu：请谈谈此工具的底层原理。另外，现在很多艺术家都在担心自己的创作成果被AI肆意学习使用，为了保护人类的艺术创造能力，作为工具研发者的原力会采取一些什么样的措施呢？

原力：此工具的底层原理是：将过往所有项目中3D数字人的头部中立脸mesh(Neutral mesh)以及对应带表情的mesh(Deformed mesh)数据提取出来，使用深度学习模型学习每个3D模型中立脸mesh到对应的变形mesh的变形关系。神经网络经过学习大量数据， 从而产生一个根据3D头部中立mesh自动生成变形表情mesh的表情生成器。

3D数字人面部表情生成器生成效果

这是一些表情的效果图：头部mesh的精度顶点个数为10304， 左边第一个mesh是Neutral中立脸，中间是原始数据，最右边是网络预测的结果。可以看到网络预测的结果跟原始需要学习的数据还是比较接近的。使用此工具，我们可以从左边的mesh直接生成右边的表情。

表情生成器完美还原变形效果

当然，我们始终认为，技术的研发是为了提升艺术家制作的效率，而不是为了完全取代艺术家，也不太可能完全取代艺术家。

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wuhu：每一项新兴技术刚开始时都会产生诸多问题，所以一时难以被社会接纳，需要经历一段适应期，等社会的思想逐渐与技术切合后，技术才能发挥其最大效能，推动社会进步，我们可以称这段适应期为社会的“短时反应”。相信原力团队已经做好了充分的准备来应对这一“短时反应”吧，能否与我们分享一下呢？

原力：有了这套系统，艺术家拿到一个没有变形的原始头部模型时，就可以自动生成对应表情的变形mesh。大大提高工作效率，这个工具的关键意义就在于能够快速大量处理角色面部的变形制作。 原来需要可能几天的制作时间，现在使用这个工具只需要几个小时就可以全部完成。

原力参制《漫威复仇者联盟》

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wuhu：原力在未来是否还有其他的工具研发计划？可以简单透露一下吗？

原力：目前内部研发的工具暂时还不方便透露，有很多东西仍在原型验证阶段，后续我们会进行正式的发布与解说。

“3D数字人面部表情生成器”这项技术将对行业开放合作使用，具体请联系官方邮箱：  [e-mail] 

再次感谢原力数字科技团队带来的精彩分享！

期待在不久的将来

“3D数字人面部表情生成器”

能给艺术创造行业带来质的飞跃！！

让我们拭目以待！

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