Java|虚拟人的手工前世和AI今生( 四 ) apache

尽管无法一夜之间做到这点，但计算机技术的发展正迅速降低着虚拟人内容制作的门槛。这一天的到来或许比我们想象得更快。
接下来，我们花点时间，来回顾技术如何推动虚拟人发展到了今天的水平。
虚拟人生产方式的演变
话接上一节，我们先来看看当前虚拟人的生产成本。
根据行业数据，当前打造一个Q版或者二次元形象的虚拟偶像，成本在10万；
如果是美型偏写实的虚拟偶像，成本就到了40万；
若想制作一个类似柳夜熙的超写实虚拟人，据称行业价格在百万；
而虚拟人动画的每分钟成本，也对应的从几万一直到近百万。
这种成本，不是独立内容创作所能承受的。这里还有独立工作者的空间吗？如果每个人都能自由打造自己的超真实虚拟人，是多么酷的事情。
我们不妨深入虚拟人的各个生产环节，来探索究竟：
打造以假乱真的3D人像：3D雕刻刀、相机阵列和光场重建、捏脸游戏
3D雕刻刀
把一个虚拟人的样子给打造出来，行话叫做虚拟人的建模。
最传统的3D建模方式就是手工打造。
和现实世界类似，运用3D世界的雕刻工具比如ZBrush软件，一点点精雕细刻而成。本质上这是计算机3D艺术家的杰作。
事实上，游戏世界里各种充满着想像力和张力细节的怪物角色，都是在做了原画设定后，通过手工方式慢慢打磨而成。
3D艺术家的鬼斧神工，把只存在想象中的人物栩栩如生的带到了用户观众面前。
相机阵列扫描和动态光场重建
遗憾的是，只靠艺术家的双手，很难满足工业生产所需要的效率和量级；而且，人工打造高精度虚拟人模型，成本非常高昂。
为了普及3D虚拟人的生产，一些聪明的人们继续探索更高效的模型产出方式。
最直接的思路就是3D扫描采集。
当前主要的3D扫描方式有两种：相机阵列扫描和动态光场重建。
两个有点陌生的词汇，我们一一看过来。
首先是相机阵列扫描，这是什么技术呢？
在2021年3月， Epic在官网宣布收购了一家叫做Capturing Reality的公司。
这是一家“摄影制图技术”公司。他们家开发了一个有点神奇的软件Reality Capture：只要用户拿手机对着物体拍一圈，所有的照片输入软件计算，就能生成一个物体的3D模型。
这个摄影制图法是目前行业里用于人脸建模的最主流方案，用户可以只用一台相机完成质量还OK的模型扫描，也可以花力气组建一个相机光源阵列来实现高精度的拍摄重建。
不难理解，这个方法是利用了不同图片之间的相同特征点来进行3D空间的重建。因此，照片的分辨率，相机内外部参数的控制，人脸光线的均匀程度等因素都会影响到最终的模型质量，需要一个相对理想的拍摄环境来进行拍摄，国内就涌现了一些专门的扫描技术提供商，承接了不少影视业务。
这种方法尽管相对简单，但有着建模细节上的局限性。最明显的一点是，摄影制图法在重建虚拟人的皮肤细节时，会有一种力不从心的感觉。
如果我们把镜头怼到虚拟人脸上，扁平的人物皮肤就会立刻露出马脚了。
如果虚拟人只是做做带货直播，或在游戏里互动也罢了；若希望打造出影视级别的超写实虚拟人，脸部大特写是必须的，皮肤真实感这一点无论如何绕不过去。
那能否在摄影制图法重建的3D模型之上，依靠艺术家的双手在模型上重现真实的皮肤细节呢？答案是否定的，尽管3D艺术家有着高超的技艺，但真实皮肤有如一座高峰拦在面前，难以逾越。