“面具”是美颜SDK中用户常用的一个功能,因为款式多样、趣味个性的特点深受大家喜欢,但最初的面具功能大多都是2D、静态的居多,用户使用时间久了难免觉得枯燥。也正因如此,美颜SDK新推出了“3D面具”,对比于传统的面具来说,3D面具更加多元化、可玩性更高。那么,3D面具您知道是什么实现的吗?下文小编来给大家讲解一下。

一、人脸建模
美颜SDK中的3D面具采用的基础算法就是3D人脸建模,这也是计算机视觉领域中的关键算法,常应用在游戏、影视剧特效、VR等领域。其中最大的难点就是人脸的“易变性”,正因为人脸计算太过复杂,所以建立逼真的3D人脸模型是一个巨大的工程。
如今3D面具常用到的人脸建模的方法有三种,仪器采集、软件建模、基于图像的建模,这三个方法也各有优缺点。
二、仪器采集
首先来讲一下仪器采集,这个方法是最费时费力的,基本操作步骤大家可以脑补一下,需要用3D扫描设备对目标物体进行全方位、不同角度的数据采集。如果目标大小不同,用到的设备和方式也会随之改变,可谓是非常繁琐。
但此方式在采集人脸时也有缺点,因为人类无法长时间保持固定一个动作,例如眨眼等面部微小动作,其次也会受到外部环境的影响,这导致仪器采集会遇到诸多困难,对技术的要求较高。
三、软件建模
而第二种建模方式出现的时间就比较早了,而且现在依旧在电影、动漫、游戏等行业效力,最为出名的就是“3DMAX”。那么,软件建模有什么缺点呢?相信大家都已经猜到了,那就是对硬件的要求比较高,因为会涉及到太多的算法,当硬件无法满足时甚至还会出现卡顿和崩溃的现象。
四、图像建模
最后这种方式则是目前应用最为广泛的一个,在美颜SDK中的使用频率更高。基于图像建模的实现步骤是借助一张或几张二维图像来恢复图像或场景的三维结构。但3D人脸有所不同,因为人脸是立体且多为的,因为从单一角度观察很难判断目标其它角度的构造。

以上,就是对3D面具算法的简要介绍,如果您对美颜SDK接入有需求,欢迎咨询官方客服。
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