面向单肖像图像视频光影绘制的高分辨率人脸材质与几何重建研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61902014
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Image based portrait lighting is a hot research topic in computer graphics and computer vision. The research purpose of this project is the high-fidelity portrait image/video relighting and the challenges of this projects are: single view, facial reflectance model with pore level detail and facial wrinkles modelling. Therefore, the primary works of this project are: Data set of high-resolution facial geometry and material, Facial reflectance and micro geometry generation network based on skin attribute and Single portrait image/video relighting. The technical contributions of this project will be: Facial reflectance procedure model based on facial skin property, and Portrait video relighting. Furthermore, this project will build a HD facial reflectance and micro geometry data set and develop the image-based portrait relighting software. The research contributions of this project will find wide application in the field of film production, interactive entertainment, public security and so on. The typical applications are automatic generation of digital actor, portrait image illumination editing and multi-light face data set for face recognition.
基于图像的光影绘制生成是计算机图形学、计算机视觉等领域的研究热点与难点。本项目面向肖像图像视频的高逼真光影绘制需求,立足相关方向的国际技术前沿,针对“单相机条件”、“毛孔级人脸材质”、“皮肤褶皱级几何”以及“基于图像的光影绘制”等技术难点,重点开展多维度高分辨率人脸材质与几何数据集构建、皮肤属性驱动的高分辨率人脸材质几何生成、基于单个图像视频的肖像光影逼真绘制生成等方面的关键技术方法研究。力争在皮肤属性驱动的人脸皮肤材质参数化模型、基于图像的人脸材质几何生成网络、肖像视频光影绘制等方面的理论方法创新。并构建覆盖度较广的高分辨率人脸材质与几何数据集,研究开发相应的软件工具。本项目的研究工作在影视制作、互动娱乐、安防监控等行业领域具有较广阔的应用前景,例如:数字化演员的自动构建、肖像图像光影编辑、针对人脸识别的多光照训练集构建等。

结项摘要

数字化身/虚拟演员在影视制作、互联网直播、数字娱乐、智能医疗等领域有着广泛的应用。随着信息行业的不断发展,应用场景对数字化身的呈现逼真度要求越来越高,数字化身的高逼真呈现是虚拟现实、计算机图形学以及计算摄像学等科学研究领域的国际前沿的研究方向。本项目针对虚拟肖像光影逼真呈现涉及的皮肤材质重建、几何形状处理、图像光影迁移技术开展研究。提出了一种基于单幅微距图像的人脸表面微小几何重建方法,提高了人脸皮肤材质重建便捷度与效率;提出了多模态数据引导的人脸三维重建方法,能够重建出输入人脸的三维模型;人脸多尺度网格分割与重组方法,实现了不同三维脸型的组合生成;人脸多尺度网格形变方法,实现了三维人脸的精确配准;基于图像空间的人脸光影迁移方法,实现肖像图像逼真的光影生成效果。..项目成果已在口腔手术模拟系统、腹腔镜手术模拟系统、虚拟问诊系统进行了集成,提高了三维肖像呈现的逼真度和软体形变的真实感。相关的模拟器已在全国多所医学院进行了推广应用,在逼真呈现与软体形变效果方便得到了应用单位积极正面评价。依托本项目共发表了学术论文4篇,获得了2021电子学会科技进步一等奖,2022中国产学研合作促进会产学研合作创新成果奖一等奖,获得国家发明专利授权1项,计算机软件著作权3项,培养硕士研究生7名,其中3名同学获得北航硕士学位。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Interactive hepatic parenchymal transection simulation with haptic feedback
具有触觉反馈的交互式肝实质横切模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Virtual Reality & Intelligent Hardware
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hongyu WU;Haonan YU;Fan YE;Jian SUN;Yuan GAO;Ke TAN;Aimin HAO
  • 通讯作者:
    Aimin HAO
Real-Time Laparoscopic Cholecystectomy Simulation Using a Particle-Based Physical System
使用基于粒子的物理系统进行实时腹腔镜胆囊切除术模拟
  • DOI:
    10.23919/csms.2022.0009
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    COMPLEX SYSTEM MODELING AND SIMULATION
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hongyu Wu;Fan Ye;Yang Gao;Yu Cong;Aimin Hao
  • 通讯作者:
    Aimin Hao
ModelingYarn-level Geometry from a Single Micro-image
从单个微图像建模纱线级几何形状
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Hongyu Wu;Xiaowu Chen;Chenxu Zhang;Bin Zhou;Qinping Zhao
  • 通讯作者:
    Qinping Zhao
基于图像的虚拟光影技术研究热点
  • DOI:
    10.3981/j.issn.1000-7857.2020.06.020
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    科技导报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴洪宇;金鑫
  • 通讯作者:
    金鑫

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其他文献

Object illumination moving method based on gradient operation
基于梯度运算的物体照明移动方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011-09-30
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴洪宇;赵沁平;金鑫;陈小武;陈萌萌
  • 通讯作者:
    陈萌萌

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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