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    O modelo de IA cria avatares em 3D a partir da imagem de uma pessoa


    E se tudo o que fosse necessário para criar um avatar digital realista de uma pessoa fosse uma única imagem? Em um artigo aceito na Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR) 2020, os pesquisadores do Imperial College London e do FaceSoft.io, uma startup que aproveita a IA e o aprendizado de máquina para análise facial, descrevem o AvatarMe, uma técnica capaz de reconstruir 3D fotorrealista bustos de fotos “in-the-wild”. Eles alegam que ele supera os sistemas existentes por uma “margem significativa” e gera faces 3D autênticas com resolução 4K por 6K a partir de alvos de baixa resolução com reflexões detalhadas.

    A renderização de faces 3D possui inúmeras aplicações em domínios da videoconferência à realidade virtual, mas, embora a geometria possa ser inferida sem a IA, são necessárias muito mais informações para renderizar uma face em cenas arbitrárias.

    Para extrair essas informações, os pesquisadores capturaram os mapas de refletância no nível dos poros das canecas de 200 pessoas usando uma esfera de LED com 168 luzes e 9 câmeras DSLR. Eles então o usaram para treinar um modelo de IA – GANFIT – para sintetizar mapas realistas a partir das texturas, otimizando a “correspondência de identidade” entre a renderização e a saída.

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    Como outras redes adversárias generativas (GANs), o GANFIT é um modelo de duas partes que consiste em um gerador que cria amostras e um discriminador que tenta diferenciar entre as amostras geradas e as amostras do mundo real. Tanto o gerador quanto o discriminador melhoram suas respectivas habilidades até que o discriminador seja incapaz de diferenciar os exemplos reais dos exemplos sintetizados com uma precisão melhor que 50% esperada do acaso.

    Outro componente do pipeline AvatarMe melhorou as resoluções das texturas, enquanto um terço removeu a iluminação “pronta” introduzida pelo GANFIT. Um módulo separado previu a refletividade por pixel das estruturas da pele, como poros, rugas ou cabelos, a partir da textura iluminada, estimando até detalhes da superfície, como rugas finas, cicatrizes e poros da pele.

    Os pesquisadores dizem que, em experimentos, o AvatarMe não produziu artefatos nas renderizações finais e lidou com sucesso com poses e oclusões “extremas” como óculos de sol. A refletividade era consistente e, mesmo em ambientes diferentes, o sistema iluminava “realisticamente” os assuntos.

    O AvatarMe não está isento de limitações. O conjunto de dados de treinamento não contém muitos exemplos de sujeitos de determinadas etnias, levando a um desempenho ruim quando tenta reconstruir o rosto de indivíduos de pele mais escura. E a reconstrução facial não é completamente independente da fotografia de entrada – imagens bem iluminadas e de alta resolução produzem resultados mais precisos. No entanto, os co-autores afirmam que é o primeiro método para obter rostos “prontos para renderização” com qualquer imagem de retrato, incluindo esboços em preto e branco e desenhados à mão.

    O AvatarMe é apenas o mais recente sistema de IA que gera arte para automatizar o que era anteriormente um processo manual. Inicialização A Promethean AI emprega aprendizado de máquina para ajudar artistas humanos a criar arte para videogames. Pesquisadores da Nvidia recentemente demonstraram um modelo generativo que pode criar ambientes virtuais usando trechos de vídeo. Em outros lugares, o aprendizado de máquina foi usado para resgatar texturas de jogos antigos em títulos retrô como Final Fantasy VII e The Legend of Zelda: Twilight Princess e gerar milhares de níveis em jogos como Doom do zero.


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