李 桐

韓曉光

2019年，一部動(dòng)畫電影《哪吒》橫空出世，耐人尋味的劇情，沖擊眼球的畫面，給觀眾帶來(lái)一場(chǎng)視覺(jué)盛宴，也給中國(guó)動(dòng)畫電影的崛起注入一針強(qiáng)心劑。然而，少有人關(guān)注的是這1400個(gè)特效鏡頭背后強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。事實(shí)上，從《阿凡達(dá)》開始，計(jì)算機(jī)視覺(jué)就在電影領(lǐng)域大放光彩。那么除了電影，計(jì)算機(jī)視覺(jué)還能應(yīng)用在生活中的哪些方面？它的崛起會(huì)給人們的生活帶來(lái)什么樣的改變？香港中文大學(xué)（深圳）教授韓曉光一直在尋求答案。

走進(jìn)陌生的計(jì)算機(jī)領(lǐng)域

畢業(yè)于南京航空航天大學(xué)數(shù)學(xué)系的韓曉光，碩士時(shí)期因?qū)煹难芯糠较蚴怯?jì)算機(jī)圖形學(xué)而走進(jìn)計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域?？珙I(lǐng)域的學(xué)習(xí)并沒(méi)有讓韓曉光感到遺憾，反而興趣十足?！斑M(jìn)入計(jì)算機(jī)領(lǐng)域后，我發(fā)現(xiàn)這個(gè)領(lǐng)域還挺吸引人的，而且至今興趣未減，所以我算是自然而然地進(jìn)入了這個(gè)領(lǐng)域?！?/p>

推開計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的大門，韓曉光的目光很快就鎖定在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)兩大方向。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是一種使用數(shù)學(xué)算法將二維或三維圖形轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)顯示器的柵格形式的科學(xué)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容就是研究如何在計(jì)算機(jī)中表示圖形，以及利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖形的計(jì)算、處理和顯示的相關(guān)原理與算法。而計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步地說(shuō)，就是指用攝像機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺(jué)，并進(jìn)一步做圖形處理，用電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是研究圖像生成的學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是對(duì)圖像進(jìn)行理解的學(xué)科，這兩個(gè)學(xué)科聯(lián)系緊密，相輔相成”。

在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域，建模、渲染、動(dòng)畫、人機(jī)交互是四大主要部分。2014年，在香港城市大學(xué)創(chuàng)意媒體學(xué)院擔(dān)任兩年研究助理后，韓曉光于香港大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)讀博，并在三維人臉建模方面發(fā)力。興趣的指引加上勤奮的助推，他在博士期間取得了一系列出色成果，包括：提出了一種新穎易用的草圖繪制系統(tǒng)，通過(guò)學(xué)習(xí)2D草圖與3D形狀間的相關(guān)性自動(dòng)從2D草圖生成3D人臉模型。同時(shí)，系統(tǒng)支持基于手勢(shì)的交互，以便用戶編輯初始面部模型；他設(shè)計(jì)了一種新穎的、基于CNN的深度回歸網(wǎng)絡(luò)，融合卷積和輸入草圖的形狀特征，從粗糙的2D草圖推斷精確的3D人臉；構(gòu)建并開源了具有多種身份、表情和夸張程度的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，造福后續(xù)研究。

人臉建模一直是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的熱門研究方向，雖然高端應(yīng)用（例如故事片中的虛擬角色）需要從現(xiàn)實(shí)世界中獲取高保真人臉模型，但在許多場(chǎng)景（如卡通、游戲）中，低成本的3D人臉建模仍占主導(dǎo)；囿于身份和表情的多樣性以及豐富的面部幾何，即使是熟練的建模師借助成熟的軟件（如MAYA、ZBrush）交互創(chuàng)建像樣的3D人臉模型也十分耗時(shí)費(fèi)力，而在韓曉光的帶動(dòng)下，這項(xiàng)任務(wù)正漸漸變得簡(jiǎn)單。

2017年，在獲得香港大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)博士學(xué)位后，韓曉光來(lái)到香港中文大學(xué)（深圳）任教。此后，他一路前行一路高歌，共在著名國(guó)際期刊和會(huì)議發(fā)表論文40余篇，獲得CCF圖形開源數(shù)據(jù)集獎(jiǎng)，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)頂級(jí)會(huì)議Siggraph Asia 2013新興技術(shù)最佳演示獎(jiǎng)，2019年和2020年連續(xù)兩年計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)會(huì)議CVPR最佳論文列表（入選率分別為0.8%和0.4%），入選2021騰訊AI Lab犀牛鳥專項(xiàng)研究計(jì)劃，他的團(tuán)隊(duì)還在1700多支參賽隊(duì)伍中脫穎而出，于2018年11月獲得IEEE ICDM全球氣象挑戰(zhàn)賽冠軍。

團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了大規(guī)模真實(shí)衣服三維數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于單視角輸入進(jìn)行重建的方法。

建立大規(guī)模三維服裝數(shù)據(jù)庫(kù)

近些年來(lái)，深度學(xué)習(xí)令基于圖像的三維人體數(shù)字化領(lǐng)域有了前所未有的進(jìn)展：通過(guò)輸入一張圖像，現(xiàn)有技術(shù)能夠準(zhǔn)確地估計(jì)三維人體姿態(tài)，恢復(fù)圖像中非穿衣的三維人體模型。

然而，與從單張圖像估計(jì)人體三維姿態(tài)、非穿衣人體形狀相比，恢復(fù)圖像中三維服裝的研究進(jìn)展相對(duì)緩慢。除去重建三維服裝模型任務(wù)自身的難度外，更重要的原因是缺乏大規(guī)模的、包含現(xiàn)實(shí)中多種服裝的三維服裝數(shù)據(jù)集。不同于圖像能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)快速搜集，高質(zhì)量的三維模型往往需要在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境內(nèi)，通過(guò)掃描或多視角重建獲得。由于服裝的形狀十分復(fù)雜，從采集的三維人體點(diǎn)云剝離出邊界分明的服裝部分通常需要煩瑣的人工操作，增大了建立大規(guī)模三維服裝數(shù)據(jù)集的難度。

“服裝模型這件事，其實(shí)國(guó)內(nèi)外都有研究，但是研究得都很少，最大的阻礙在于衣服褶皺這塊非常難?！表n曉光說(shuō)。在此之前，他一直忙于三維圖形重建，了解這一現(xiàn)象后，“當(dāng)時(shí)我們做的時(shí)候國(guó)內(nèi)還少有人做，我就想能不能把這件事往前推一推”。

著手這一挑戰(zhàn)后，韓曉光及團(tuán)隊(duì)很快就迎來(lái)了第一個(gè)難點(diǎn)：沒(méi)有衣服數(shù)據(jù)集。人工智能時(shí)代，沒(méi)有數(shù)據(jù)集，相當(dāng)于蓋房子沒(méi)有水泥。因此他們從零開始搭建，經(jīng)過(guò)近9個(gè)月的努力，最終建立了大規(guī)模的三維服裝數(shù)據(jù)集Deep Fashion3D，該數(shù)據(jù)集在服裝模型的數(shù)目、種類以及標(biāo)注多樣性上都勝于現(xiàn)有的三維服裝數(shù)據(jù)集。

為體現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界中服裝款式與種類的多樣性，Deep Fashion3D共采集了10個(gè)服裝種類共563件不同的服裝，包括長(zhǎng)/短/無(wú)袖衫、長(zhǎng)/短褲、長(zhǎng)/短/無(wú)袖連衣裙以及長(zhǎng)/短裙。通過(guò)將每件待采集服裝穿著于假人或真人模特身上，并擺出不同的姿態(tài)以產(chǎn)生多樣化的真實(shí)褶皺，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，最終共重建出563件三維服裝模型。

Deep Fashion3D數(shù)據(jù)集建成之后，研究組又提出了一種新穎的單幅圖像三維服裝重建方法。該方法通過(guò)結(jié)合顯式網(wǎng)格表示方法與隱式形狀表示方法實(shí)現(xiàn)了高保真的服裝重建：在網(wǎng)格表示學(xué)習(xí)分支中，模型根據(jù)輸入圖像生成三維服裝特征線并引導(dǎo)服裝模板網(wǎng)格形變至與圖像中服裝宏觀形狀相近的形態(tài)；在隱式形狀表示學(xué)習(xí)分支中，模型通過(guò)輸入圖像預(yù)測(cè)服裝表面的高頻細(xì)節(jié)；最終，將隱式分支中生成的服裝細(xì)節(jié)遷移至顯式分支生成的服裝網(wǎng)格以獲得具有準(zhǔn)確宏觀形狀和豐富細(xì)節(jié)的服裝網(wǎng)格。

與現(xiàn)有單視角三維重建方法相比，Deep Fashion3D更能準(zhǔn)確恢復(fù)圖像中服裝的形狀和表面褶皺細(xì)節(jié)。因此，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域三大頂級(jí)會(huì)議之一的ECCV2020中，相關(guān)成果論文《Deep Fashion3D:大規(guī)模三維服裝數(shù)據(jù)集與單幅圖像三維服裝重建基準(zhǔn)方法》被錄取為口頭報(bào)告文章（Top 2%）。隨后，相應(yīng)數(shù)據(jù)集又榮獲Chinagraph“圖形開源數(shù)據(jù)集獎(jiǎng)”。

韓曉光團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有本科生10人、碩士生6人、博士生10人，加上訪問(wèn)的學(xué)生，目前共有30余人。在充足的戰(zhàn)斗力下，他希望未來(lái)的三到五年，可以完成兩大目標(biāo)：“一是在完成前沿科研的同時(shí)，在一些基礎(chǔ)研究上也多花點(diǎn)時(shí)間；二是希望能夠產(chǎn)業(yè)化落地，真正以應(yīng)用驅(qū)動(dòng)科研，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研一體化。”計(jì)算機(jī)視覺(jué)就像一個(gè)萬(wàn)花筒，每一面有每一面的驚喜，未來(lái)韓曉光還將繼續(xù)發(fā)揮團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢(shì)，為挖掘計(jì)算機(jī)視覺(jué)的多面性而努力。