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雷锋网按：这里是，雷锋字幕组编译的Two minutes paper专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解AI领域的最新研究成果。
原标题 AI-Based Animoji Without The iPhone X
翻译 | 廖颖 字幕 | 杨青 整理 | 李逸帆 凡江
本期论文：Avatar Digitization From a Single Image For Real-Time Rendering
▷每周一篇2分钟论文视频解读
本期的两分钟论文是介绍使用AI技术来实现iPhone X上功能——Animoji。自从iPhone X面世以来，这项功能受到很多人的喜爱。它可以轻易地模拟你的表情，用emoji里的图案来表现，看起来实在是妙趣横生。这项功能是如何实现的呢？它使用的是点阵投影器（Dot Projector）来捕捉、理解人脸的几何特征。
现在问题来了，假设我们不使用这项技术，如何能达到Animoji的效果呢？AI可以帮我们做到。很简单，你甚至不需要上传一段视频，仅仅一张图片作为输入，就可以训练神经网络来制作实时动作的动画图像，听起来很有趣吧？
在训练过程中，可以看到，图像包含一些基本的元素：眼睛、牙齿、舌头、牙龈。但是这样其实是不够的，为了让图像更生动，还需要用户的外貌和姿态。有意思的是，头发的部分不是像之前的技术那样，一根一根地生成，因为这样实在是太耗时耗力了。
这一切究竟是如何实现的呢？首先，我们将图片分割为面部和头发两个部分，然后将头发部分放入神经网络，试图去提取一些特征，例如头发长度、刺头等资讯，判断是否丸子头、马尾，找出发际线位置。这个神经网络非常深，大概有50层左右，训练用的素材多达4万张。
下一步，我们使用一种多视角的方式来展现完成之后的图像，这项技术可以重新定位，也就是说，我们的姿势可以转换到不同的特征。这个训练的模型受光照的影响不大，在各个光照条件下都表现优异。是不是超赞？
现在脸部建构技术愈来愈丰富了，看着《头号玩家》，虽然目前展现的虚拟头部还没很精细，但离在虚拟世界生活的距离是不是愈近了呢？
论文原址 http://www.hao-li.com/publications/papers/siggraphAsia2017ADFSIFRTR.pdf
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