ACE:一張照片生成 3D 頭像！蘋果新模型擊敗 StyleGAN2，表情光線都能調_FACE

來源：量子位

隨便一張照片，就可生成3D頭像。而且光線真實，任意角度可調。

這是蘋果的最新黑科技生成框架FaceLit。

正如其名，FaceLit的特色就是可以將人臉“點亮”。

“自帶光環”的FaceLit在易用性上也不輸同類，甚至更勝一籌——

進行3D建模時，需要的照片素材無需專門選擇角度，數量上也只需一張。

甚至對表情、發型、眼鏡等元素進行調節時，也不需要額外素材。

而傳統的頭像合成工具或者需要多張圖片才能工作，或者對照片角度有刁鉆的要求。

正是憑借這一創新，FaceLit獲得了3.5的FID評分，較同類產品直接高出了25%。

山東省公共資源交易中心正式發出第一張區塊鏈中標通知書:8月9日消息，濟南繞城高速東線小許家樞紐至遙墻機場段改擴建工程房建工程施工項目的中標人收到了山東省公共資源交易中心（省政府采購中心）第一張區塊鏈中標通知書，中標人通過手機掃描中標通知書上的上鏈二維碼獲取到交易過程關鍵數據上鏈存儲憑證，憑證內容包括存證主體、文件名稱、文件大小、文件格式、文件哈希值及存證時間等相關信息，并加蓋存證主體保全印章。同時，中標人還可點擊查詢上鏈存儲證明書的上鏈信息附件，獲取存證詳細內容，包括項目名稱、項目編號、開標時間、中標人名稱、中標金額等具體交易信息，實現對交易過程關鍵數據進行查詢、驗真。（山東省公共資源交易中心）[2023/8/9 21:33:14]

改進式EG3D合成人像，光線信息單獨處理

下面就來看一下FaceLit具體是如何實現頭像合成的。

總的來說，蘋果采用了將人物本體與光線分別處理再進行疊加的策略。

Visa批準第一張用于消費比特幣的實體借記卡:7月14日消息，悉尼科技大學的兩位伙伴創建的一家初創公司已說服全球信用卡巨頭Visa批準發行實體借記卡，該借記卡將允許CryptoSpend應用程序的用戶通過在商店和酒吧中花費他們的比特幣交易利潤在現有的支付終端上。這是第一次可以使用在澳大利亞發行的借記卡支付加密貨幣，該借記卡運行在其中一個國際卡計劃的網絡上，并突出了Visa和萬事達卡的全球舉措，使比特幣及其他數字貨幣更容易用來支付日常用品。（Financial Review）[2021/7/14 0:50:19]

早期的三維人像合成工具在轉換過程中可能產生形變。

而爆火的NeRF通過將場景拆分成具體因素，提高了3D圖像合成效果，改善了這一問題。

但蘋果團隊認為，在可控性方面，NeRF仍存有不足之處。

于是，在EG3D框架的基礎上，蘋果創造了FaceLit的合成模型。

EG3D通過三平面解碼器，賦予了二維卷積神經網絡生成渲染3D模型所需深度參數的能力。

法官阻止銷售Jay-Z的第一張專輯及其作為NFT的版權:一名紐約法官發布了一項臨時限制令，以阻止 Roc-A-Fella Records Inc (RAF) 聯合創始人 Damon Dash 涉嫌出售 Ja??y-Z 首張專輯“合理懷疑”的代幣化版本及其版權。（cointelegraph）[2021/6/23 23:59:56]

蘋果團隊對標準的EG3D訓練方式進行了擴展，并將之轉化成了FaceLit框架。

△FaceLit與傳統EG3D渲染流程對比圖

標準的ED3G使用相機位置p參數作為基本輸入參數。

在建立GAN2操作時，蘋果在EG3D的基礎上加入了光照參數l。

動態 | Telx技術公司推出世界上第一張加密SIM卡:據AMBCrypto消息，電信公司Telx Technologies宣布推出一款SIM卡，可以通過短信處理加密貨幣。該項目背后的議程是讓人們可以在不需要智能手機、互聯網連接或錢包應用/地址的情況下進行國際匯款。據Telx稱，這款手機將成為世界上第一張用于這一目的的SIM卡。[2019/8/24]

不同p(左→右)與l(上→下)值下的初始圖像

蘋果選擇了經過球形諧波方式簡化后的Phong反射模型作為處理光源的物理基礎。

光照參數l就是在這一基礎之上獨立處理得到的。

在自然界中，反射包括鏡面反射和漫反射兩種形式。

△不同鏡面反射率條件下的效果對比

動態 | Reddit用戶發起“比特幣挑戰” 一張圖片隱藏310枚BTC:在國外論壇Reddit上，一名匿名用戶于10月3日發起了一個尋找比特幣的帖子，帖子名為“比特幣挑戰（Bitcoin Challenge）”。該挑戰為一張帶有密碼的圖片。用戶宣稱，該圖片中隱藏著共計約310枚BTC（約合210萬美金），誰最先找到密鑰，就能獲得這些比特幣。 該圖下方留下的文字顯示，該用戶發起這項挑戰只是作為娛樂。據悉，在這幅圖片中，這位匿名用戶留下了4個比特幣地址，這些地址的余額分別為0.1BTC、0.2BTC、0.31BTC以及310BTC。其中310BTC地址為：39uAUwEFDi5bBbdBm5ViD8sxDBBrz7SUP4。

截至目前，余額為0.1BTC的地址的密鑰已經被找到。10月4號，一位名叫\"Lustre\"的人成功破解了這份畫中的0.1BTC地址，并轉走了其中的幣。

此前消息，今年5月，網名為u/cryptogreetings的網友發布了一張神秘圖片，為一道價值1 BTC的謎題。圖片發布之后，尚未有人能夠破解謎題。[2018/10/9]

因此，蘋果在ED3G模型中加入了鏡面反射解碼器和漫反射解碼器。

它們替代了可以直接得到顏色c、密度σ數據的三平面解碼器。

△反射解碼器流程示意圖

通過對GAN2產生的數據進行再次解碼，可以得到鏡面反射率ks和漫反射率kd。

然后再通過兩種反射著色器得到顏色c，密度σ則由漫反射解碼器計算得出。

最終，FaceLit以與三平面解碼器相同的參數渲染圖像，并進行分辨率優化。

有的放矢設計訓練策略，數據無需人工標注

生成框架已有，那就來到訓練階段，其特點在于訓練過程中無需人工標注。

方法論層面，在訓練時，團隊使用了FFHQ、MetFaces和CelebA-HQ數據集。

對于不同的數據集，蘋果使用了不同的訓練方式。

FFHQ包含了7萬余條人臉數據，其訓練分為兩個階段：先在較低的分辨率下訓練，再提高分辨率再次進行。

對于包含2萬數據量的CelebA-HQ，訓練不需要分階段進行。

而對于更小的MetFAces，則只需要通過ADA擴容的方式，使用預訓練的FFHQ進行優化調整即可。

定性地看，訓練結果在機位、光源和反射高光等方面都有出色的表現，圖中的細節也有所增強。

△FaceLit生成的頭像唇齒部位的細節進行了明顯重構

定量結果同樣表明，FaceLit在FID、KID等指標上均優于包括標準EG3D在內的傳統生成方式。

在使用FFHQ作為訓練集的條件下，各生成方式的表現如下表，不難看出FaceLit擁有最低的FID和KID值。

而相比于英偉達的StyleGAN2，FaceLit的表現依舊出色：

光線準確度方面，FaceLit在使用三種不同訓練數據集的情況下，與人工設定的標準值平均均方誤差均低于0.01。

網友：人們低估了蘋果AI

消息發出后，便有網友認為“這是對更重磅產品的預熱”。

更有網友直接推測，FaceLit的出現標示著人工智能將進軍AR和VR領域，蘋果的混合現實將最終實現商用……

也有網友認為，FaceLit不會商用，否則蘋果才不會以論文的形式發表。

針對FaceLit本身，也有網友表示，除了LLM，其他都是浮云，他們如果不開發LLM，就沒有未來。

但這位網友同時也說，蘋果可能已經在做了。

相應的，也有網友稱人們“低估了蘋果在AI領域的深度”。

所以各位網友對蘋果在AI領域還有什么樣的期待呢？

論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.15437

GitHub地址：https://github.com/apple/ml-facelit

參考鏈接：https://twitter.com/AlphaSignalAI/status/1648361623004774400

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