Современный мир цифровых технологий стремительно развивается и становится все более индивидуализированным. В частности, сфера создания 3D-аватаров и анимации лиц — одна из самых быстрорастущих. Аватары уже перестают быть банальными упрощенными изображениями и постепенно превращаются в высокодетализированные цифровые двойники реальных людей. Однако задача точной передачи уникальных черт лица и мимики конкретного человека по-прежнему остается крайне непростой. Необходимы методы, которые не только качественно сохраняют индивидуальность, но и делают процесс настройки максимально быстрым и экономным по ресурсам.
Новый подход, представленный недавно группой исследователей из Стейни Брукского университета и компании Atmanity Inc., предлагает инновационное решение, основанное на низкоранговой адаптации модели в сочетании с регистрационным модулем. Такая методика позволяет существенно улучшить персонализацию аватаров головы, сохраняя при этом минимальный размер дополнительных параметров, необходимых для настройки конкретного лица.Ключевая проблема, с которой сталкивались разработчики, заключается в том, что универсальные модели, обученные на огромных массивах данных с множеством различных лиц, обладают хорошими способностями к анимации, однако они «размывают» уникальные детали. В итоге анимация получается достаточно реалистичной, но без характерных особенностей отдельной личности, таких как морщины, родинки, татуировки или тонкие черты лица.
Такие детали отвечают за узнаваемость и индивидуальность. Именно для того, чтобы сақть эти нюансы, предлагается специально разработанный модуль Register Module, призванный помочь низкоранговой адаптации захватывать высокочастотные детали лица.Процедура начала с того, что стандартные методы низкоранговой адаптации, к примеру LoRA, работают путем тонкой подстройки весов нейросети с минимальным добавлением новых параметров. Несмотря на неплохую эффективность, традиционные методы LoRA испытывали ограничения при воспроизведении сложных деталей, которые сильно влияющие на визуальное восприятие лица конкретного человека. Применение Register Module стало мостом между общей моделью и ее специализированной модификацией.
Register Module действует как своего рода «регистратор» информационных особенностей лица в пространстве 3D-функций, который при обучении направляет модель сосредоточиться на определенных областях входных данных. В частности, он использует глубокие и богатые на информацию DINOv2 признаки исходного изображения, а также параметры лицевой анимации из 3D Морфинга (3DMM), позволяя модели эффективнее запоминать и воспроизводить идентичные черты. Во время обучения Register Module помогает адаптироваться к конкретному лицу, выступая в роли посредника между функциями изображения и моделью анимации. Представительно важно, что этот модуль работает только на этапе обучения низкоранговой адаптации и не добавляет избыточной нагрузки во время непосредственного использования аватара.В дополнение к техническим нововведениям, исследователи собрали уникальный датасет, включающий разговорные видео с людьми, обладающими хорошо заметными индивидуальными чертами, такими как тонкие морщины, шрамы и татуировки.
Такой королевский набор данных позволил продемонстрировать высочайшую точность и реалистичность воссоздания деталей на лицах, что ранее было сложно достижимо. Благодаря этому новая технология смогла значительно превзойти существующие аналоги как в количественных метриках, так и в визуальном качестве.Преимуществами подхода являются не только высокая детализированность и реализм аватаров, но и экономия вычислительных ресурсов. Поскольку количество дополнительных параметров, необходимых для адаптации к новому лицу, крайне небольшое, обучение становится быстрым и не требует значительных аппаратных затрат. Будущие потенциальные сценарии внедрения технологии огромны — от персонализированных анимаций для видеоигр и VR до улучшения качества видеосвязи, позволяя создавать живые цифровые двойники, которые можно использовать в маркетинговых кампаниях, образовании и развлекательной индустрии.
Кроме того, планируется открытый доступ к коду, моделям и датасету, что значительно ускорит дальнейшие исследования и развитие в этой области. Сообщество разработчиков и исследователей сможет интегрировать Register Module в собственные проекты, расширяя границы возможностей генерации персонализированных аватаров.Итогом можно считать прорыв в направлении создания цифровых аватаров, именно умеющих сохранять уникальные черты каждого человека с минимальными затратами ресурсов. Низкоранговая адаптация в тандеме с Register Module — перспективный инструмент, продолжающий развивать и улучшать графические и анимационные технологии. В обозримом будущем мы станем свидетелями повсеместного внедрения подобных методик в продуктах различной сложности и целевого назначения, что кардинально изменит наше взаимодействие с цифровыми лицами и персонализированным контентом.
Персонализация аватаров, до недавнего времени трудно достижимая цель, становится не просто реальностью, а быстро развивающейся отраслью, подкрепленной мощным научным и техническим потенциалом. Интеграция новых методов, основанных на сочетании глубинных признаков и низкоранговых моделей обучения, откроет двери для новых форм цифрового самовыражения и расширения человеческого присутствия в виртуальном пространстве.
