基于ar的虚拟人「他们的AR技术不仅能虚拟化妆还能复活死人」

说起来我来还欠下的采访了。最近，正是星球大战侠盗一号在国内上映。我们惊讶的发现莱雅公主和威尔霍夫·塔金又一次出现在了我们的面前。就和我们记忆中的样子一样。好像这些年从未逝去。

星球大战作为那个时代的代表作，和神探亨特，成长的烦恼，一起组成了我们80后一代共同的童年记忆。我想，很多人的童年，都有过那些拿着当时仿制得相当粗糙得光剑，在弄堂里追逐，迈着沉重的脚步和呼哧呼哧的声音模仿黑武士的童年记忆，甚至网上有人留言说在看到莱亚公主转身的那一刹那，瞬间泪崩。

当网上放出片花揭秘工业光魔是如何通过CGI复活塔金上校的这份幕后花絮

http://www.bilibili.com/video/av9339253/

我们觉得，我靠，太屌了，这是黑科技啊。但其实，早在2008年，我们这次采访的主人公 Image Metrics 发布的 Digital Emily Project 就已经为我们展示了类似的技术。

数字克隆-Digital Emily Project视频链接：https://v.qq.com/x/page/c03931nfzoq.html

在Digital Emily Demo 发布的2008年，Image Metrics 还刚搬来好莱坞，希望在这个梦想之城的特摄片领域里一展拳脚，那个时候代表着业界最领先的CGI技术的还是极地快车和Beowulf。一个机会让Image Metrics和计算机图形科学家Paul Debevec 走到了一起，他们一起用了4个月的时间，结合了Paul的ICT light Scanner技术完成了这个技术Demo。这个项目的完成，马上刷新了对于技术高度的新定义。

小贴士

ICT light Scanner

ICT light Scanner 技术基于 Paul Debevec在2000年 Siggraph发表的研究成果，通过light stage同时捕捉不同方向光照环境下的人脸成像，该技术被用于了多部电影中，如我们耳熟能详的黑客帝国，蜘蛛侠，超人） ）

这个花了4个月时间做得Demo，结果带来了大量的合作机会。同时也证明了Image Metrics的技术能够克服恐怖谷效应。Demo发布后很多观众热衷于找出哪些部分是计算机模拟的，还有人在网上评论说她的衣服有多假，然而这些人实在是Naive，那才是真的好吗？

项目开始前，他们本以为创造一个年轻的数字演员会比创造一个满是皱纹的老年数字演员会更容易。然而没想到啊，他们发现如何使肤色看上去自然是一个巨大的坑

虽然很多人可能没有听说过Image Metrics 这家公司，但有句俗话说闷声挣大钱，说得就是像他们这种公司。很多我们玩过的游戏，或是电影都用了他们的技术。举几个栗子

光晕，巫师，刺客信条，还有哥斯拉，木乃伊。女生可能没玩过这些游戏，或者不是这些电影的受众。但是你们很有可能下载过使用了 Image Metrics 技术的AR试妆应用欧莱雅千妆魔镜。 千妆魔镜一推出就迅速冲上了3000万的下载量，那段时间创投圈里，到处在找能做类似应用的公司。还掀起了国内的一波试妆应用和人脸识别的创业潮。所以我们在去年还因此介绍过 Image Metrics。走进AR|换脸！化妆！这些爆款APP其实都是来自他们

小贴士

Image Metrics 所做使用的技术和人脸识别有一定的区别。人脸识别通过提取面部的不同特征，通过特征的比对，来解决确认某人身份的问题。

Image Metrics的技术更擅长于面部侦测，分析和特征的追踪。这于人脸识别需要解决的问题并不相同。虽然他们的算法也可以通过一些调整来适应于人脸识别的需求，但这并不是他们的核心能力所在。

人脸识别技术和语音识别，图像识别等很多现在很多时髦的技术一样，都受受到了深度学习技术发展的影响，已经从早期的Boosted 方法，转向了如今的深度学习的方法

通过机器学习技术和之前的项目积累的大量人脸数据，使算法能学习你脸部运动和表达不同感情时所产生的变化，通过数千个人脸图像就能训练系统侦测视频流中的人脸，并追踪帧与帧之间的面部运动。

这项技术不仅仅能用于人脸替换，还可以用于人脸映射到非人类物体上，比如特摄片哥斯拉。 这给今后的应用带来了很多的想象空间，比如今后的 VR社交之类的领域。

虽然用于电影和虚拟化妆的底层技术都是相同的，但是用于虚拟化妆的算法相对于用于电影的算法，会有一些针对性的改变。比如，当用于电影时，更多是针对单个演员训练特定性的模型。而当用于虚拟试戴时，则要有很好的通用性。和对于不同光照环境下的适应性。

作为开创了AR虚拟试妆应用风潮的公司。在技术上自然有着深厚的积累。目前已拥有15项国际相关专利。在很多技术指标上都出类拔萃。比如

能适用于任何单目相机视频

能够精确得识别任意种族，性别，年龄，面部毛发，和极值的人脸

能够在1秒内完成自动校准，辨识新用户

对高光，低光，强定向光照环境，都有很好的表现。

对具有挑战性的光照环境下进行实时补偿

虚拟试妆-技术对比-Image Metrics：https://v.qq.com/x/page/a0393dti8v9.html

另外，其针对游戏的SDK可以适配所有主流游戏引擎。在游戏，电影和虚拟试妆领域取得了一次接着一次的成功后，如今Image Metrics又开始向虚拟试戴和配镜领域发起了挑战。目前正在研发中的眼镜试戴应用除了可以获得真实的光照反应和照片级真实的虚拟试戴效果外，还能够通过APP获取瞳距等配镜所需的处方数据，并且已经可以做到毫米级的精确度。有着如此强大的技术背景做支撑，所以在国内AR VR企业还普遍在烧钱，没有任何盈利的情况下，Image Metrics却带领着只有23个人的团队取得了千万级的盈利。这样的盈利能力，直接秒杀国内那些还要靠卖房来保公司壳的上市公司。

但即使一点都不差钱，人家却非常的克制，并没有选择扩张，一直维持着一个23人的小型团队。团队成员几乎全部由技术人员组成。他们对于AR技术抱有非常大的期待，去年的Pokemon Go 让他们看到了AR技术其实已经非常接近消费者了。而snapchat 花了1.5亿美元买下了他们的竞争对手后，更坚定了他们押宝AR行业的信念。虽然虚拟试戴坑不少，很难做到很好的效果，但Image Metrics 之前一次又一次得刷新了我们对于技术可能性的认知。这次很可能也不会例外。

Image Metrics 五月将会来上海，如果大家还有什么问题，可以与我们联系。

AR酱原创，转载务必注明

微信号AR酱（ARchan_TT）

AR酱官网：www.arjiang.com