第35屆人工智能學(xué)術(shù)頂會AAAI 2021已于年初線上舉行，在這個春意盎然的三月，我們邀請到了將門的老朋友、網(wǎng)易伏羲實驗室視覺計算組團(tuán)隊來分享他們在本次AAAI上的工作。

四篇“好玩兒”paper?

自動創(chuàng)建游戲角色

單圖人臉重演

人體圖像生成

游戲住宅規(guī)劃

?在線面對面直接交流?

不懂就問，有問必答摘下古風(fēng)面具

研究員真人出鏡

??將門AI is the New Sexy大禮包

?重現(xiàn)江湖，只送不賣

T恤、電腦包高級且實用

報名通道

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• 活動時間：北京時間3月28日(周日) 10:00-12:00

• 活動地點：騰訊會議，報名通過審核后通過微信/郵件告知活動地址

• 活動議程：

  ? ? ? ?團(tuán)隊leader介紹整體工作

  ? ? ? ?團(tuán)隊成員分別講解AAAI工作

  ? ? ???互動抽獎（贏取AI is the New Sexy大禮包）

? ? ? ? ?? ?Free Q&A（想問的問題一定要在報名時寫清楚哦~）

• 活動費用：一如既往不要錢！
  

• 報名方式：長按下方二維碼，填寫報名表單即可報名

一圖Get活動信息

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長按下圖二維碼即可報名

他們都會講些啥？

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①

MeinGame：基于單張照片自動創(chuàng)建游戲角色

現(xiàn)有的游戲角色自動創(chuàng)建方法，受到捏臉參數(shù)范圍的限制，并且忽略了貼圖，導(dǎo)致生成的游戲角色真實度不夠高。為了能夠自動、快速地生成逼真的游戲三維人臉，我們設(shè)計了一套低成本的數(shù)據(jù)采集方案，及新的三維人臉形狀和貼圖生成框架。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2102.02371

論文、代碼及數(shù)據(jù)集將在

https://github.com/FuxiCV/MeInGame?開源

②

使用外觀自適應(yīng)歸一化的單圖人臉重演

本文提出了一種用于單圖面部重現(xiàn)的新型生成對抗網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以將單個面部圖像動畫化為不同的姿勢和表情（由驅(qū)動圖像提供），同時保持其原始外觀。我們網(wǎng)絡(luò)的核心是一種稱為外觀自適應(yīng)歸一化的機(jī)制，該機(jī)制可以通過使用學(xué)習(xí)到的自適應(yīng)參數(shù)調(diào)制生成器的特征圖，將輸入圖像中的外觀信息有效地整合到我們的面部生成器中。

此外，我們專門設(shè)計了一個局部網(wǎng)絡(luò)來首先重現(xiàn)局部面部組件（即，眼睛，鼻子和嘴巴），這種設(shè)計可以提供明確的定位點來引導(dǎo)我們的面部生成器學(xué)習(xí)全局外觀以及姿勢和表情。

大量的定量和定性實驗表明，與先前的方法相比，我們的模型具有顯著的性能提升。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2102.03984

③

結(jié)構(gòu)感知下基于姿態(tài)分解和語義相關(guān)性的人體圖像生成?

基于姿態(tài)引導(dǎo)的人體圖片生成是一種將源輸入圖片中的人體圖像變換為目標(biāo)動作姿態(tài)的技術(shù)。目前，該技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于影視制作、動畫生成、虛擬試穿等諸多領(lǐng)域，具有廣泛的應(yīng)用前景和巨大的市場價值。

鑒于標(biāo)準(zhǔn)的CNN無法高效地處理大的空間形變，本文提出了一種基于外觀流的方法來建模源特征與目標(biāo)特征之間的密集對應(yīng)關(guān)系。在此框架下，我們結(jié)合人體的先驗結(jié)構(gòu)信息來指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，從而有效地改善生成效果。

同時，我們進(jìn)一步設(shè)計了一個輕量且有效的基于金字塔池化的非局部模塊以捕獲不同尺度下不同人體部分的全局語義相關(guān)性。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2102.02972.pdf

④

基于視覺感知下全局關(guān)系學(xué)習(xí)的游戲住宅規(guī)劃

基于組件的三維場景合成一直是場景合成領(lǐng)域一個相對空缺的研究方向?，F(xiàn)有的幾份工作主要是基于室內(nèi)場景數(shù)據(jù)集的研究。然而這類算法并不適用于我們的場景。

在這份工作中，我們提出基于全局關(guān)系約束的思路，由于我們對即將要加入的組件沒有任何信息，因此，我們考慮學(xué)習(xí)當(dāng)前場景當(dāng)中組件之間的約束情況。我們將當(dāng)前場景轉(zhuǎn)化為一個帶有豐富空間信息的有向圖，圖中節(jié)點表示莊園中的組件，邊表示組件之前的空間關(guān)系。

通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中邊的分布情況，我們可以采樣出當(dāng)前場景中所有節(jié)點到新節(jié)點的邊的分布，進(jìn)而通過邊的分布來推斷出新節(jié)點的位置。如此便可以輔助整個場景中組件的逐一擺放。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2102.04035

這些“古風(fēng)”研究員都是誰？

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（頭像都是基于MeinGame生成的哦）

袁燚，于2012年獲得武漢大學(xué)遙感科學(xué)與技術(shù)學(xué)士學(xué)位，后于2017年獲得武漢大學(xué)攝影測量與遙感專業(yè)博士學(xué)位。

2017年7月至今，袁燚擔(dān)任網(wǎng)易伏羲實驗室視覺計算組負(fù)責(zé)人，主要研究方向為智能虛擬形象生成與驅(qū)動、三維場景生成和可微渲染等。多篇研究成果被CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH等頂級會議接收，并成功應(yīng)用于逆水寒、倩女幽魂、天諭等多款網(wǎng)易游戲產(chǎn)品。

2019年于浙江大學(xué)畢業(yè)，入職網(wǎng)易伏羲。目前主要從事三維人臉重建相關(guān)工作，致力于將三維人臉重建技術(shù)落地到游戲角色自動創(chuàng)建等領(lǐng)域。參與研究的智能捏臉相關(guān)技術(shù)獲得了網(wǎng)易內(nèi)部2020年度的“最佳技術(shù)創(chuàng)新獎”。

2020年初，三維人臉重建相關(guān)論文 “Towards High-Fidelity 3D Face Reconstruction from In-the-Wild Images Using Graph Convolutional Networks” 中稿了CVPR 2020。之后，將三維人臉重建算法應(yīng)用到游戲角色創(chuàng)建的論文 “MeinGame: Create a Game Character Face from a Single Portrait” 中稿了AAAI 2021。

2019年畢業(yè)于浙江大學(xué)，同年加入網(wǎng)易伏羲圖像動畫組，從事計算機(jī)視覺研究工作。目前以第一作者身份在計算機(jī)視覺頂會ACM MM和AAAI發(fā)布人臉重演相關(guān)論文各一篇。

本、碩畢業(yè)于浙江大學(xué)。目前主要研究圖像生成、檢測等視覺任務(wù)及它們在游戲中的應(yīng)用，曾在AAAI等會議上發(fā)表文章。

本碩畢業(yè)于大連理工大學(xué)，后進(jìn)入網(wǎng)易工作。在伏羲實驗室工作期間，主要從事深度學(xué)習(xí)在計算圖形學(xué)相關(guān)課題中的研究，曾在SIGGRAPH、AAAI等會議上發(fā)表文章。

他們都來自

伏羲實驗室視覺計算組

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通過計算機(jī)視覺和計算機(jī)圖形學(xué)相關(guān)的人工智能技術(shù)在游戲中的研究與應(yīng)用，全面釋放創(chuàng)作者的生產(chǎn)力，革新玩家的體驗，并將有這種沉浸式交互體驗帶到各個領(lǐng)域，豐富每一個人的精神世界。主要研究方向包括場景模型的重建和人體模型的重建以及圍繞著人體表情動作驅(qū)動相關(guān)的視覺和圖形學(xué)相關(guān)算法。歡迎star其github：https://github.com/FuxiCV

伏羲視覺計算組長期歡迎對發(fā)表頂會和產(chǎn)業(yè)落地感興趣的計算機(jī)視覺和圖形學(xué)相關(guān)方向的正式員工與實習(xí)生，主要研究課題包括但不限于場景重建、人體重建、可微渲染等。簡歷請發(fā)送至：yyshawn@163.com

報名注意事項

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1. 請保證所填信息的真實性和準(zhǔn)確性，方便主辦方進(jìn)行審核；

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