图 1基于图像的三维重建算法 SfM（Structure From Motion），主要基于多视觉几何原理，用于从运动中实现3D重建，也就是从无时间序列的2D图像中推算三维信息，是计算机视觉学科的重要分支...图 2基于图像的三维重建基本流程 1、SfM 与三维重建 从二维图像中恢复三维场景结构是计算机视觉的基本任务，广泛应用于3D导航、3D打印、虚拟游戏等。...不需要考虑初始图像和图像添加顺序的问题。仅执行一次捆绑调整，重建效率高。 缺点：鲁棒性不足，旋转矩阵求解时L1范数对外点相对鲁棒，而摄像机位置求解时相对平移关系对匹配外点比较敏感。...而MVS则几乎对照片中的每个像素点都进行匹配，几乎重建每一个像素点的三维坐标，这样得到的点的密集程度可以较接近图像为我们展示出的清晰度。...随着2012年CNN在二维图像取得巨大成就，涌现很多基于CNN的depth map：因为depth map本身是一个监督学习，真值可以通过激光/结构光等深度传感器获取，而分辨率和输入图像相同，本质是一个二维图像像素分类的问题难题
机器之心专栏 机器之心编辑部 3D 人脸重建是一项广泛应用于游戏影视制作、数字人、AR/VR、人脸识别和编辑等领域的关键技术，其目标是从单张或多张图像中获取高质量的 3D 人脸模型。...从 2D 图像得到信息量更大的 3D 模型，属于欠定问题存在无穷多解。...为了使其可解，研究者将人脸先验引入重建，降低求解难度的同时能以更少的参数来表达人脸 3D 形状，即参数化人脸模型。...尽管他能够在输入图像模糊或有遮挡的情况下稳定地生成精度一般的人脸模型，但当使用多张高质量图像作为输入时，3DMM 表达能力有限，不能利用上更多的输入信息，因此限制了重建精度。...在人脸表达能力得到显著提升之后，如何从多视角图片中构建更强的一致性约束，以进一步提高重建结果的精度，成为了当前人脸重建领域的新瓶颈、新挑战。这也将是我们未来的研究方向。
引言 图像合成任务（Image composition）涉及将不同照片中的对象融入到特定的视觉环境中，以创建一个和谐的图像，也即图像引导合成。...本文的主要贡献如下： 展示了高阶扩散 ODE 求解器与常用的 DDIM inversion 相比，在实际图像反演中的优越性能。...为了实现快速采样，人们开发了各种采样器，用于从噪声 \textbf{x}_T 开始求解扩散 ODE。...我们认为，利用这些 ODE 求解器反过来作为编码器，从真实图像 \textbf{x}_0 开始，可以得到比 DDIM inversion 更好的潜在表示 \textbf{x}_T 。...预处理结束之后，通过求解从 0 到 T 的扩散 ODEs，将主图像和参考图像反演为相应的噪声 \textbf{x}_T^m 和 \textbf{x}_T^r 。
方法2：是用端到端的网络直接根据2D人脸照片重建3D人脸模型。 人脸风格化调整 检测到了人脸关键点后，检测结果可能无法被直接使用，真实的人脸可能存在左右不对称、关键点检测误差等问题。...二次项函数数学模型的建立有很多方式，第一种方式双调和变形，将网格形变转化为一个双调和函数的求解问题；第二种称为仿射变形，是另一种形式的线性偏微分方程求解。...第三步：图片特征提取 为了数字人美观同时使得数字人的形象更加符合用户特征，需要根据用户照片中的图像特征对标准的贴图进行调整，变成符合用户个性化的特征贴图。...照片特征提取的方式一般可以分为两类：基于图像处理的方式与基于监督学习的方式。 基于图像处理的方式不需要训练数据集，直接可以从图片中分析图片中的信息，包括边界、颜色等，来获取图片特征，算法简单轻量。...男发分类：极短发/卷发/其他；背头/分头/自然碎发；左/右/中分。 根据用户的照片提取发型的分类，根据分类在发型库中选择为数字人添加。
答案有很多，其中一种就是本文的主题：不再通过优化求解网络的参数，而是求解输入图像。 优化网络的输入，是相对于“正统”的机器学习优化参数而言的。...尽管深度学习中一直主张distributed representation已大幅优于局部泛化，维度的诅咒仍是一个无法摆脱的难题。...这相当于让网络自己决定从输入图像中“看到”了什么，并把“看到”的东西加强，所以又是一个优化问题。...所以是原始图像的内容+其他图像的风格，那么上面讨论的部分就是内容的重建，所以接下来要讨论的是风格的重建。 图像风格其实是个很难定义的东西，不过在神经网络中，谈到风格，一般指的是纹理。...总之，重建内容和风格的方法都已有，接下来就很自然了，把某个较高层的特征作为内容重建的目标，同时把每层响应的Gram矩阵以某个比例求和作为风格的重建目标，对输入图像进行优化： 这就是论文《A Neural
单图 3D 说话人视频合成 (One-shot 3D Talking Face Generation) 可以被视作解决这一难题的下一代虚拟人技术。...它旨在从单张图片中重建出目标人的三维化身 (3D Avatar)，随后根据一段输入的语音或动作表征来控制三维化身，进而合成支持大姿态驱动的真实说话人视频。...模型内在技术原理 深悉 Real3D-Portrait 模型的内在原理，还要回到开头提到的两个问题：（1）如何准确地为输入图片中的人物进行三维化身重建和稳定地动态人脸控制；（2）如何合理地建模自然的躯干运动和背景画面...「我们发现 3D 人脸生成模型可以生成海量的高质量、多视角静态人脸数据，于是首先让模型从其中蒸馏学习三维化身重建的几何知识，随后再在视频数据集上微调学习控制其面部表情」，研究团队表示。 图 1....总而言之，过去几年，随着单图驱动虚拟人技术的不断进步，口型精度、图像质量已然不断提高；而 Real3D-Portrait 模型的提出，进一步解锁了单图驱动虚拟人的运动自由度，其重建三维化身的特性也赋予了其应用在空间视觉产品的可能性
随着深度学习的发展，深度神经网络被应用于抠图技术中，从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景，从而极大的提升了抠图效果，基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.01108 人类的视觉系统复杂且高效，不仅可以从单张图片中检测出最吸引人的物体，还能从一组图片中提取出图像中共现的物体。...而图像抠图（Image Matting），就是指从图像中提取出我们所感兴趣的前景目标，同时过滤掉背景部分。...给定 RGB 图像和 Trimap 图的情况下，传统抠图算法通常基于采样（Sampling）或传播（Propagation）来求解前景物体的 Alpha，但其性能通常受制于传统图像特征的表达能力。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.09096 随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展，以 deepfake 为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时，也带来巨大的安全隐患
三维重建已经是一个被深入研究的问题，其中涉及到的知识包括基础的多视角几何(Multiple view geometry)，状态估计（State Estimation），优化理论，到图像处理/视觉中特征点检测...我们通过相机中的图像传感器阵列来记录场景中物体表面发出的光线的颜色（RGB）。因此图片中的每一个像素对应了三维空间中的一个点，而这样一个对应关系通过相机模型（Camera Model）来表达。...03 如何从照片恢复场景由于逆渲染一定程度上包括了三维重建，我们先说说如何进行三维重建。...经典的三维重建可以分为三步：从多个视角的照片恢复出各视角的相机位姿，以及场景的稀疏结构——SfM估计出各个视角的深度图，从而得到单视角的点云——MVS融合各个视角的点云，并进行表面重建——Surface...而对于材质恢复，如果想要获得较为准确的结果，则需要已知光照条件下求解。实际中通常会对物体在不同角度下打光，观测物体表面的反射情况。
随着深度学习的发展，深度神经网络被应用于抠图技术中，从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景，从而极大的提升了抠图效果，基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。...Collaborative Learning for Co-Salient Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.01108 人类的视觉系统复杂且高效，不仅可以从单张图片中检测出最吸引人的物体...，还能从一组图片中提取出图像中共现的物体。...而图像抠图（Image Matting），就是指从图像中提取出我们所感兴趣的前景目标，同时过滤掉背景部分。...给定 RGB 图像和 Trimap 图的情况下，传统抠图算法通常基于采样（Sampling）或传播（Propagation）来求解前景物体的 Alpha，但其性能通常受制于传统图像特征的表达能力。
在图像到文本的生成上，文心 ERNIE-ViLG 能够理解画面，用简洁的语言描述画面的内容，还能够根据图片中的场景回答相关的问题。...跨模态生成：AI 领域极具挑战性的一道“难题” 跨模态生成，指的是将一种模态 (文本、图像、语音) 转换成另一种模态，同时保持模态之间的语义一致性。 图文生成是跨模态生成的挑战之一。...文心 ERNIE-ViLG 技术原理解读：图文双向生成统一建模 百度文心 ERNIE-ViLG 使用编码器 - 解码器参数共享的 Transformer 作为自回归生成的主干网络，同时学习文本生成图像、...，将序列生成过程中 Transformer 模型输出的隐层图像表示连接到重建模型中进行图像还原，为重建模型提供语义更丰富的特征；对于生成模型，可以同时接收自身的抽象监督信号和来自重建模型的原始监督信号，...作为百度 “文心” 大模型全景图中的重要一员，文心 ERNIE-ViLG 也代表着百度文心在跨模态大模型领域迈出坚实步伐，从技术自主创新和加速产业应用方面持续推动中国 AI 发展。
而合刃科技提出的方法不需要复杂的图像重建过程，不仅能恢复简单的图像，甚至还能推测人体的姿势。 隔板猜物 研究人员给算法出了道难题，让它从拍摄白墙上的画面，推测黑色挡板背后屏幕上的内容。...仅仅能识别数字图像还不行，研究人员还尝试从散斑图找到中得到墙后面隐藏的人，已经他正处在什么姿势。 ?...在处理图像时，AI算法用了两个网络： 1、SimpleNet，它用来对10个数字图像进行分类，包含4个卷积层，完全连接层中由1024个神经元。...由于全息图像的每个区域都包含被拍摄物体的全部信息，为了减小计算量，研究人员只选取照片中200×200的一小块区域，从拍摄的1万张照片中选取95%作为训练集，5%作为数据集。...输入图像被裁剪至224×224。 ? 准确率最高97% 在识别MNIST手写数字的实验中，算法的平均识别准确率均在91%以上，最高可达97%。 ?
尽管 CNN 可以很好地理解图片中的低级和高级特征，但这样做会在池化层上丢失有价值的信息。CNN 的训练需要大量训练样本（一般每一类需要数千或数万个样本）才能成功地对图像分类。...重建准确率在很多情况下也很重要，因此研究人员提出了一种从经验上讲很合适的策略，这种策略结合了可以显著提升重建性能的损失函数。...图 2：TextCap 解码器：用于字符重建的解码器网络。通过屏蔽 TextCap 分类器的 DigitCaps 层来获得网络的输入。...基于实例化参数扰动的图像数据生成技术 用预训练的解码器网络，我们可以只用实例化参数向量成功重建原始图像。...表 3：使用不同的损失函数组合时产生的每个重建结果的 PSNR 值。我们在这里用了两个解码器网络模型，每个解码器都有一个损失函数。
由于深度学习近期取得的进展，手写字符识别任务对一些主流语言来说已然不是什么难题了。但是对于一些训练样本较少的非主流语言来说，这仍是一个挑战性问题。...尽管 CNN 可以很好地理解图片中的低级和高级特征，但这样做会在池化层上丢失有价值的信息。CNN 的训练需要大量训练样本（一般每一类需要数千或数万个样本）才能成功地对图像分类。...重建准确率在很多情况下也很重要，因此研究人员提出了一种从经验上讲很合适的策略，这种策略结合了可以显著提升重建性能的损失函数。...图 2：TextCap 解码器：用于字符重建的解码器网络。通过屏蔽 TextCap 分类器的 DigitCaps 层来获得网络的输入。...基于实例化参数扰动的图像数据生成技术 用预训练的解码器网络，我们可以只用实例化参数向量成功重建原始图像。
所以，描述果蝇电脑神经元及其之间的连接始终是一项难题。 首先，研究人员必须借助于显微镜来获取高分辨率的大脑图像，然后为每个神经元绘制在两个半脑中展开的神经联结。...那么这样就迎来了第一项难题：如何获取果蝇大脑中每个神经元的清晰图像？ 利用显微镜实现果蝇大脑及神经元成像 如下图所示，在一个安静的房间里，八台巨大的显微镜正准备生成果蝇大脑的图像。...FFN 能够自动追踪果蝇大脑中的每个神经元，是首个能够给出足够准确重建结果的自动分割技术 虽然该算法大体上运行良好，但研究人员发现，当对齐效果不完美（连续切片中的图像内容不稳定）或切片和成像过程存在问题导致多个连续切片缺失时...由 FFN 算法自动给出的重建结果仍然需要人工校对，但与之前的自动重建方法相比，FFN 可以帮助研究人员节省大量时间，将校对时间从几千万缩短到几十万个小时。...校对之后，重建结果将于自动突触检测系统相结合。首先，Janelia 的研究者手动标记单个突触，然后用这些标记数据训练神经网络分类器来将此任务自动化。经过多轮的数据标注，模型的泛化性能大大提高。
所以只要重建低频成分的图像内容，然后靠GAN来补全高频的细节内容，就可以了： ?...这个思路其实和最早基于深度网络的风格迁移的思路很像（有兴趣的读者可以参考我之前文章瞎谈CNN：通过优化求解输入图像的最后一部分），其中重建内容的content loss是原始图像和低分辨率图像在VGG网络中的各个...2）利用马尔科夫性的判别器(PatchGAN) pix2pix和SRGAN的一个异曲同工的地方是都有用重建解决低频成分，用GAN解决高频成分的想法。...作者对比了不同大小patch的结果，对于256x256的输入，patch大小在70x70的时候，从视觉上看结果就和直接把整张图片作为判别器输入没什么区别了： ? ?...在GAN前边加了个domain encoder，然后对每个domain能得到三种样本给判别器区分：直接采样，重建采样，从另一个domain中transfer后的重建采样。
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。...接下来，将检测到的关键点与参考 2D 图像或 3D 模型上对应的理想位置进行匹配，然后使用标准方法求解对齐变换。因此，「人脸对齐」和「关键点检测」这两个术语有时可以互换使用。...而且，关键点检测器通常针对由特定人脸检测器生成的边界框特性进行优化，因此一旦人脸检测器更新，关键点检测器就需要重新进行优化。...假设有一个已知的内在相机，姿态可以使 3D 人脸与它在照片中的位置一致。因此，姿态已经捕捉了照片中人脸的位置。然而，虽然增加了两个额外的标量（6D 姿态 vs....他们提出了一个易于训练的新型实时 6DoF 3D 人脸姿态估计解决方案，可以跳过人脸检测步骤，即使在非常拥挤的图片中也不例外（如图 1）。
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