近日，來自英國諾丁漢大學和金斯敦大學的一組研究人員開發(fā)了一種新的算法，可以將面部的2D照片轉換為非常準確的3D圖像。

通常，為了獲得人臉的3D模型，人們必須使用某種3D掃描或攝影測量技術從各種角度捕獲被攝體的圖像。正如我們定期看到的那樣，這項技術是可以訪問的，可以通過一系列智能手機應用程序和獨立設備來提供。

然而，將單一2D圖像轉換為3D模型仍然是擺在許多領域開發(fā)人員和研究人員面前的困難。正如諾丁漢和金斯頓研究人員解釋的那樣：“3D臉部重建是一個非常困難的計算機視覺基礎問題?！?/span>

這就是為什么圖形可能基本，但是這種新的人工智能（AI）算法卻非常令人興奮。

基本上，研究人員通過“訓練”卷積神經網絡（CNN），構建了2D面部圖像的數據集和相同面部的3D掃描，從而構建了它們的算法。這使程序能夠有效地學習如何從平面圖像構建3D模型。

現(xiàn)在，該軟件可以讀取任何2D臉部圖像（只要它是朝前的），并使用其知識來生成一個突出的3D模型的臉。

對軟件感興趣的人可以點擊這里創(chuàng)建自己的3D臉部模型。然而，不僅僅是一個有趣的工具來制作3D自拍，該算法在虛擬現(xiàn)實中具有重要的應用，因為它可以用于創(chuàng)建逼真的頭像，或者在化妝品行業(yè)中進行虛擬化妝測試。

一些大學正在進行其他專門將2D圖像轉換成3D模型的研究項目。例如，伯克利人工智能研究實驗室的一個團隊正在開發(fā)一種從簡單的2D彩色圖像生成3D對象的方法。

該團隊的軟件面向形狀而不是詳細的面孔，使用一種稱為“分層表面預測”的技術來繪制形狀的邊界和可能的尺寸。

現(xiàn)在，研究團隊對此結果很滿意，因為可以不斷的將人們的臉孔插入他們開發(fā)的3D臉部重建工具。畢竟，誰也不想看到自己的臉變成一個奇怪的3D模型？

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