字节跳动最近又干了件大事，他们实现从一张表情夸张的照片里就能三弟建模目标头部形象。

而这项研究不管是在警察追捕罪犯的刑侦领域，或者人脸面部识别攻防战，以及VR世界里的真人形象交流都有重要意义。在之前还原一张没有表情的人脸已被攻克，而像这种表情夸张的照片AI基本就束手无策了。而字节跳动在最近取得了重大突破，能够实现将单张未训练过的图片直接转换为3D肖像。即使表情夸张，甚至照片有镜头畸变。

与许多基于gan的方法不同，新方法不需要对参考图像进行对齐，这使得模型在处理自由形式的肖像输入时更加灵活。具体来看，字节训练了一个条件扩散模型deep patch 3弟。该模型能够从没训练过的照片中合成具有3D1致性的三弟肖像。

具体来看，其核心流程是利用预训练在大规模图像数据集上的二弟扩散模型作为渲染骨架。接着，他们还引入了外观参考模块以及试图控制模块。前者通过自注意力机制，允许模型在生成过程中参考目标图像的局部内容和纹理。试图控制模块则类似于control net，这个模块通过从条件图像中提取3D姿势信息，并将其作为附加条件注入到扩散过程中，从而控制生成图像的视角。

为了增强多视角的一致性，研究者还引入了跨视图注意力模块。这个模块通过在多视角维度上应用注意力机制，帮助模型在不同视角之间建立特征关联。在推理过程中，研究者还提出新的三弟感知噪声生成过程，通过使用一个3D卷积网络生成的代理图像作为参考模型，能够从这些图像中提取三弟结构信息，并将其作为初始图像用于扩散过程，从而增强结构一致性。

而这项研究也让将来用户在元宇宙世界面对面交流提供更丰富的表情表现，提供了有力支持。抖音。
《探索3D建模新突破：解锁元宇宙表情交流的无限可能》

在当今科技飞速发展的时代，3D建模技术正逐渐改变着我们的生活。字节跳动的一项重大突破，让从表情夸张的照片中进行三弟建模成为可能。这一技术在多个领域都有着重要意义，比如刑侦领域，能帮助警察更精准地追捕罪犯；在人脸面部识别攻防战中，提供了新的思路；在VR世界里，为真人形象交流带来了更丰富的体验。

以往，还原无表情人脸已被攻克，但表情夸张的照片却让AI束手无策。如今，字节跳动的新方法不需要对参考图像进行对齐，使模型处理肖像输入更灵活。他们训练的条件扩散模型deep patch 3弟，能从没训练过的照片合成3D一致的三弟肖像。

其核心流程利用预训练的二弟扩散模型作渲染骨架，还引入外观参考模块和试图控制模块。外观参考模块通过自注意力机制，让模型参考目标图像局部内容和纹理；试图控制模块提取3D姿势信息控制生成图像视角。为增强多视角一致性，又引入跨视图注意力模块，在不同视角建立特征关联。推理过程中，新的三弟感知噪声生成过程，用3D卷积网络生成的代理图像提取三弟结构信息用于扩散过程增强结构一致性。

这项研究为元宇宙世界的用户交流提供了更丰富表情表现的有力支持。未来，我们有望在元宇宙中展现更生动的自己，与他人进行更自然的互动。让我们一起期待这一技术在更多领域的应用吧！
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[Q]：字节跳动在3D建模方面有什么新突破？
[A]：实现从表情夸张照片里进行三弟建模目标头部形象。
[Q]：这项技术在哪些领域有重要意义？
[A]：警察追捕罪犯的刑侦领域、人脸面部识别攻防战、VR世界里的真人形象交流。
[Q]：之前对于表情夸张照片的AI处理情况如何？
[A]：基本束手无策，之前已攻克还原无表情人脸。
[Q]：新方法与基于gan的方法有何不同？
[A]：新方法不需要对参考图像进行对齐，处理更灵活。
[Q]：字节跳动训练的条件扩散模型叫什么？
[A]：deep patch 3弟。
[Q]：模型的核心流程包括什么？
[A]：利用预训练的二弟扩散模型作渲染骨架，引入外观参考模块和试图控制模块等。
[Q]：跨视图注意力模块有什么作用？
[A]：通过在多视角维度应用注意力机制，帮助模型在不同视角建立特征关联。
[Q]：新的三弟感知噪声生成过程是怎样的？
[A]：用3D卷积网络生成的代理图像提取三弟结构信息用于扩散过程增强结构一致性。