Поговорим об одном интересном методе восстановления 3D лица человека, которое почти не отличить от фотографий.
На Хабре уже 2 года не появлялись статьи про лицевую 3D реконструкцию, и в Twin3D мы хотим постепенно заполнять этот пробел и регулярно выкладывать обзоры интересных статей, методов и наших собственных результатов на тему 3D digital human в целом.
Сначала пара слов о том, кому и зачем эти 3D лица и тела нужны (вообще об этом можно отдельную статью написать). Изначально 3D сканирование человека использовалось в кино для спецэффектов, где с лицом героя должно произойти что-то мало желаемое в реальности (например, взрыв) или невозможное. С увеличением требований к графике в компьютерных играх появилась потребность создавать всё более реалистичных персонажей — и гораздо проще отсканировать живого человека, чем лепить/рисовать с нуля по фотографиям. Теперь же к этому прибавляется желание людей оказаться в виртуальном мире или самим быть персонажами игр — и для этого, естественно, тоже нужны 3D модели.
Стоит отметить, что предыдущие статьи на Хабре фокусировались на методах легкого создания 3D моделей лиц. Как обычно, тут есть trade-off между качеством и простотой получения 3D модели. В нашем цикле статей мы расскажем про 3 метода в порядке убывания сложности процесса сканирования: от специального сетапа с 24 камерами и 6 вспышками (об этом методе поговорим сейчас) до фотографии со смартфона.
Исторически реконструкция лица начиналась со стандартных методов multi-view stereo (об этом можно почитать в википедии, а также есть классная брошюра от Google), и понятно, что для таких методов требуется большое число фотографий с разных ракурсов. Эти методы основаны на математической оптимизации.
Терминология
Результатом базовой 3D реконструкции лица является следующее сочетание: геометрия + текстура альбедо + отражаемость и нормали (картинки будут ниже).
Геометрия — это просто меш, т.е. упорядоченный набор связанных между собой точек в 3D.
Текстура альбедо — это по сути набор пикселей, которые покрывают этот меш, настоящий цвет кожи.
Отражаемость и карта нормалей — информация про каждый пиксель о том, как он отражает падающий свет (как сильно и в каком направлении).
Только при наличии всех эти трех компонент можно получить качественную фотореалистичную 3D модель лица.
Пара слов о методе
Метод реконструкции лица, о котором мы сейчас поговорим, описан в статье "Near-Instant Capture of High-Resolution Facial Geometry and Reflection", которая написана G. Fyffe, P. Graham, B. Tunwattanapong, A. Ghosh, P. Debevec и представлена на Eurographics 2016. Ее можно почитать здесь (дальше все картинки взяты оттуда). Эта работа примечательна тем, что авторам впервые удалось получить качество восстановления с точностью до пор кожи при почти мгновенном сканировании (66 мс). На заставке вы увидели результаты именно этой статьи. Статье уже 5 лет, но она стала своего рода классикой, да и авторы у нее широко известны в узких кругах (тот же Дебевек из Google). Статья написана довольно специфичным языком и с опусканием многих неочевидных деталей, так что пришлось немного поломать голову, чтобы ее понять и написать этот текст.
Как это работает
Для начала, авторы собрали весьма интересный риг из камер и вспышек. В нем 24 DSLR камеры Canon EOS 600D и 6 профессиональных вспышек Sigma EM-140. Вспышки эти включаются последовательно, а вместе с ними одновременно фотографируют какое-то подмножество камер, так что в итоге каждая камера фотографирует ровно один раз. Камеры установлены и разбиты на группы так, чтобы оптимально покрыть всю область лица и для каждой точки увидеть хотя бы 3 разных отражения (дальше увидим, зачем). Реализована съемка с помощью микроконтроллера 80MHz Microchip PIC32. Авторы отдельно продумали, что весь этот процесс должен занимать меньше скорости моргания человека (~100 мс), так что от первой до последней фотографии проходит 66 мс, согласно статье.
Алгоритм на вход получает 24 фотографии и информацию про вспышки, на основе этого создает базовый меш, а далее — с помощью небольшой магии и математики делает по две карты альбедо и нормалей (диффузную и спекулярную), на основе чего получается детализированный меш с точностью до пор и морщинок.
Исходный меш получается через обычный multiview stereo (например, Metashape). Но его качество довольно низкое (+- 2 мм), так что на основе карты нормалей этот меш в конце уточняется.
В основе алгоритма лежит photometric stereo — набор методов компьютерного зрения, при котором используются не только сами фотографии, но и информация о падающем свете: интенсивность и направление света. Этот подход позволяет понять, как конкретный пиксель текстуры отражает свет в разных условиях, что для кожи человека особенно важно. Как я упомянул выше, алгоритм выдает две карты нормалей. Первая — диффузная — соответствует матовому отражению лица, то есть отражениям от глубинных слоев кожи. Вторая — спекулярная — нужна для рендеринга мельчайших деталей поверхности кожи.
А получаются эти нормали для каждого пикселя по сути через решение систем линейных уравнений
где L — матрица направлений света для всех видов камер, \beta — искомая нормаль (3-мерный вектор), P — условные значения пикселей для этих точек и видов камер. После пристального взгляда на эту систему становится понятным, зачем нужно видеть точку хотя бы с трех ракурсов — в противном случае систему однозначно не решить. Если хочется иметь карту разрешения 4096x4096, то соответственно нужно решить 16 млн таких систем, так что эффективное использование GPU здесь must have. Параллелизация таких вычислений — отдельная нетривиальная задача.
Эти уравнения решаются в рамках ламбертового приближения для диффузных нормалей, потому что как раз это нужно для описания матового отражения кожи от ее глубинных слоев. Для спекулярных нормалей решаются более сложные уравнения в приближении Blinn-Phong, чтобы учесть возможность зеркальных отражений кожи, но суть остается той же.
Результаты
При наличии уточненного меша, альбедо, освещаемости и карт нормали можно зарендерить 3D модель лица под произвольным ракурсом и освещением.
Для начала сравним кусок щеки фотографии и рендеринга под тем же ракурсом и освещением. Как видим на картинке ниже, результаты очень точные вплоть до мельчайших пор и отражений света.
Если же мы посмотрим на рендеринг под новым ракурсом и освещением, то тут тоже всё весьма прилично.
Итоги
При всей крутости результата и метода, конечно, в результате не получается супер-идеальный аватар человека. Тут никак не обрабатываются несколько ключевых элементов:
Волосы — на всех результатах люди просто в шапочках, ни у кого нет щетины
Отдельные артефакты — уши, ноздри носа и другие слабо видимые места никаким специальным образом не процессятся
Глаза — они, конечно, не подойдут для игр или кино
В Twin3D мы тоже работаем над алгоритмами фотореалистичной реконструкции лица и тела человека; собрали свой риг, в котором можем отсканировать лицо и по классической фотограмметрии, и по фотометрик стерео . Мы верим, что такими подходами можно и нужно вдохновляться, но в конечном итоге для получения фотореалистичных цифровых людей без артефактов нужен элемент обучения на данных, ибо классический подход не понимает, что ноздри и глаза нужно как-то иначе обрабатывать, чем кожу. О подходах с элементами обучения мы расскажем в будущих статьях.
