来源：量子位
随便一张照片，就可生成3D头像。而且光线真实，任意角度可调。
这是苹果的最新黑科技生成框架FaceLit。
正如其名，FaceLit的特色就是可以将人脸“点亮”。
“自带光环”的FaceLit在易用性上也不输同类，甚至更胜一筹——
进行3D建模时，需要的照片素材无需专门选择角度，数量上也只需一张。
甚至对表情、发型、眼镜等元素进行调节时，也不需要额外素材。
而传统的头像合成工具或者需要多张图片才能工作，或者对照片角度有刁钻的要求。
正是凭借这一创新，FaceLit获得了3.5的FID评分，较同类产品直接高出了25%。
马斯克用一张图拜年：水墨老虎搭\"中国红\":1月31日，虎年新春来临之际，美国特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在微博向中国网友送出新春祝福。31日下午，马斯克在微博及社交平台推特上同时发布一张图片，图中4只水墨老虎被点缀喜庆的“中国红”，活灵活现。图片中央则用英文写着“农历新年快乐”（Happy Chinese new year）。在推特留言板中，外国网友齐刷刷回复：“虎年快乐”“农历新年快乐！”（海外网）[2022/1/31 9:24:45]
改进式EG3D合成人像，光线信息单独处理
下面就来看一下FaceLit具体是如何实现头像合成的。
总的来说，苹果采用了将人物本体与光线分别处理再进行叠加的策略。
早期的三维人像合成工具在转换过程中可能产生形变。
而爆火的NeRF通过将场景拆分成具体因素，提高了3D图像合成效果，改善了这一问题。
但苹果团队认为，在可控性方面，NeRF仍存有不足之处。
BitFlyer将从12月1日起提供日本第一张信用卡“bitFlyerCreca”:12月2日消息，运营加密货币交易所的BitFlyer将从 12 月 1 日起提供日本第一张信用卡“bitFlyerCreca”，用于与Aplus合作交易数字货币。通过使用bitFlyer信用卡进行日常购物和支付水电费，数字货币将根据使用量自动累积。累积数字货币可以通过bitFlyer出售。因此，需要一个bitFlyer账户才能申请。使用刷卡购物，APLUS的“特别礼品积分”将以0.5%至2.0%的返还率累积，并自动兑换成数字货币并累积在用户的bitFlyer账户中。您可以使用bitFlyer查看交换的数字货币。
特典积分兑换数字货币的兑换率以兑换当日（每月20日左右）为准。有两种类型的卡：无会员年费的标准卡“bitFlyer Credit Card”和年费为16,500日元的白金卡“bitFlyer Platinum Card”。标准的积分兑换率为 0.5%，白金的积分减少率为 1.0%。至于附带服务，则以卡片失窃及遗失赔偿为标准。[2021/12/2 12:45:15]
于是，在EG3D框架的基础上，苹果创造了FaceLit的合成模型。
东港股份开具出北京市第一张区块链电子发票:东港股份公告称：在北京市税务局的主导下，子公司东港瑞宏提供了基于区块链技术的应用和支持，于2020年3月3日开具出了北京市第一张区块链电子发票。[2020/3/3]
EG3D通过三平面解码器，赋予了二维卷积神经网络生成渲染3D模型所需深度参数的能力。
苹果团队对标准的EG3D训练方式进行了扩展，并将之转化成了FaceLit框架。
△FaceLit与传统EG3D渲染流程对比图
标准的ED3G使用相机位置p参数作为基本输入参数。
在建立GAN2操作时，苹果在EG3D的基础上加入了光照参数l。
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不同p(左→右)与l(上→下)值下的初始图像
苹果选择了经过球形谐波方式简化后的Phong反射模型作为处理光源的物理基础。
光照参数l就是在这一基础之上独立处理得到的。
在自然界中，反射包括镜面反射和漫反射两种形式。
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△不同镜面反射率条件下的效果对比
因此，苹果在ED3G模型中加入了镜面反射解码器和漫反射解码器。
它们替代了可以直接得到颜色c、密度σ数据的三平面解码器。
△反射解码器流程示意图
通过对GAN2产生的数据进行再次解码，可以得到镜面反射率ks和漫反射率kd。
然后再通过两种反射着色器得到颜色c，密度σ则由漫反射解码器计算得出。
最终，FaceLit以与三平面解码器相同的参数渲染图像，并进行分辨率优化。
有的放矢设计训练策略，数据无需人工标注
生成框架已有，那就来到训练阶段，其特点在于训练过程中无需人工标注。
方法论层面，在训练时，团队使用了FFHQ、MetFaces和CelebA-HQ数据集。
对于不同的数据集，苹果使用了不同的训练方式。
FFHQ包含了7万余条人脸数据，其训练分为两个阶段：先在较低的分辨率下训练，再提高分辨率再次进行。
对于包含2万数据量的CelebA-HQ，训练不需要分阶段进行。
而对于更小的MetFAces，则只需要通过ADA扩容的方式，使用预训练的FFHQ进行优化调整即可。
定性地看，训练结果在机位、光源和反射高光等方面都有出色的表现，图中的细节也有所增强。
△FaceLit生成的头像唇齿部位的细节进行了明显重构
定量结果同样表明，FaceLit在FID、KID等指标上均优于包括标准EG3D在内的传统生成方式。
在使用FFHQ作为训练集的条件下，各生成方式的表现如下表，不难看出FaceLit拥有最低的FID和KID值。
而相比于英伟达的StyleGAN2，FaceLit的表现依旧出色：
光线准确度方面，FaceLit在使用三种不同训练数据集的情况下，与人工设定的标准值平均均方误差均低于0.01。
网友：人们低估了苹果AI
消息发出后，便有网友认为“这是对更重磅产品的预热”。
更有网友直接推测，FaceLit的出现标示着人工智能将进军AR和VR领域，苹果的混合现实将最终实现商用……
也有网友认为，FaceLit不会商用，否则苹果才不会以论文的形式发表。
针对FaceLit本身，也有网友表示，除了LLM，其他都是浮云，他们如果不开发LLM，就没有未来。
但这位网友同时也说，苹果可能已经在做了。
相应的，也有网友称人们“低估了苹果在AI领域的深度”。
所以各位网友对苹果在AI领域还有什么样的期待呢？
论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.15437
GitHub地址：https://github.com/apple/ml-facelit
参考链接：https://twitter.com/AlphaSignalAI/status/1648361623004774400
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