性间道【新智元导读】最近，浙大研究团队实现了对视频中的人像进行改变，调整参数可以扩大或者缩小。

　　这是美国女演员詹妮弗·劳伦斯（Jennifer Lawrence），左边是youtube上的一段原视频，右边则是「瘦脸」之后的她。

　　那么，除了自带美颜、滤镜功能之外，如何对视频中的人物肖像进行数字化修饰？

　　研究主要由浙江大学计算机辅助设计和图形学（CAD&CG）国家重点实验室人员完成，参与研究的还有英国巴斯大学。

　　正如作者所言，「研究的目标是根据现实世界中的自然面部变形，通过编辑肖像面部的整体形状，生成高质量的肖像视频重塑结果。」

　　其中，OpenCV的光流法负责运动映射，并由StructureFlow框架进行平滑处理。人脸对齐网络（FAN）负责特征点估计，而Ceres Solver用于解决优化问题。

　　与基线方法比较。给定一帧人像视频的框架（a），人像重塑方法会在鼻尖附近产生伪影（b），因为鼻子遮挡了侧面，而作者的方法（c）可以使用相同的整形参数产生令人满意的结果。

　　与仅使用MLS的方法（a）、只使用优化的方法（b）和作者的方法（c）相比较。

　　虽然，MLS方法仅确保了人脸边界的一致性和视频稳定性，网格优化在校正背景失真方面是有效的。

　　通过与不固定轮廓网格点的方法（a）和仅使用稀疏轮廓点映射的方法（b）和作者的方法（C）比较。

　　可以看出，作者提出的方法在性能方面取得了更好的效果，面部边界一致性和重塑一致性。

　　在第二阶段，作者首先重塑了重构的3D人脸，使用参数重塑模型人脸的权重变化。

　　结果表明，作者提出的方法可以稳健地生成连贯的重塑肖像视频，而基于图像的方法很容易导致明显的闪烁伪影。

　　这种系统的一个有用部署是实现实时变形，必要的计算资源克服了「实时」变形的挑战。

　　金小刚为教授、博导，他所在的CAD&CG（计算机辅助设计与图形学）实验室隶属于浙大计算机科学与技术学院。

　　根据官网页面显示，他在电影特效模拟、布料动画和虚拟试穿、昆虫群模拟、交通模拟和自动驾驶等具体表现，也有着浓厚的研究兴趣。

　　另外，他还对人群与群组动画、隐式曲面建模与应用、创造性的建模、Sketch-Based建模、纹理合成等有所研究。

　　其合著的《计算机真实感图形的算法基础》一书获2001年国家科技图书二等奖。