Реалистичные 3D-лица для видеосвязи: новый уровень сжатия

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали инновационный подход к сжатию 3D-моделей лиц для видеоконференций, обеспечивающий высокую реалистичность при минимальной передаваемой скорости.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Наблюдается сравнение производительности предложенных методов с кодеком x265 LDP и подходом на основе NeRF, при этом варианты с использованием несжатой (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">UC</span>) и сжатой (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">C</span>) моделями лица, квантованными с точностью 8 и 10 бит, демонстрируют различные уровни эффективности при кодировании видео с частотой 25 кадров в секунду. — Наблюдается сравнение производительности предложенных методов с кодеком x265 LDP и подходом на основе NeRF, при этом варианты с использованием несжатой ( $UC$ ) и сжатой ( $C$ ) моделями лица, квантованными с точностью 8 и 10 бит, демонстрируют различные уровни эффективности при кодировании видео с частотой 25 кадров в секунду.

Предлагается фреймворк, объединяющий FLAME-моделирование, 3D Gaussian Splatting и эффективные методы сжатия для достижения высокой точности и низкого битрейта.

Достижение высокой точности представления 3D-моделей говорящего лица при низких битрейтах остается сложной задачей в современных системах видеоконференцсвязи. В работе, озаглавленной ‘Lightweight High-Fidelity Low-Bitrate Talking Face Compression for 3D Video Conference’, предложен новый подход к сжатию 3D-моделей лица, сочетающий параметрическое моделирование FLAME с нейкорендерингом 3D Gaussian Splatting. Предложенная схема обеспечивает высокую точность реконструкции при минимальном размере передаваемых данных благодаря компактному представлению и оптимизации атрибутов Gaussian-сплэтов. Способствует ли данная технология созданию более реалистичных и эффективных систем иммерсивной коммуникации в реальном времени?

Понимание Трехмерного Пространства: Вызовы и Преодоления

Традиционные кодеки сжатия видео, такие как HEVC и AV1, изначально разрабатывались для представления двумерных изображений и, следовательно, оказываются неэффективными при работе со сложной трехмерной геометрией. Эти кодеки оперируют пикселями и не способны адекватно кодировать данные о форме, глубине и структуре трехмерных объектов. Попытки использования двухмерных кодеков для сжатия трехмерного контента приводят к значительным потерям качества, огромным размерам файлов или неприемлемо высоким требованиям к вычислительным ресурсам. В результате, передача и отображение интерактивных трехмерных сцен становится затруднительной, а существующие методы сжатия не отвечают требованиям новых приложений, таких как виртуальная и дополненная реальность, где необходимы высокая детализация и плавность воспроизведения.

Нейронные поля излучения, несмотря на свою впечатляющую способность воссоздавать сложные трехмерные сцены с фотореалистичным качеством, сталкиваются с серьезными ограничениями в плане вычислительных ресурсов. Для рендеринга изображений на основе этих полей требуется значительная мощность обработки, что делает их непрактичными для приложений, требующих интерактивности и работы в реальном времени. По сути, каждый запрос на отображение требует решения сложных математических задач, что приводит к задержкам и снижает отзывчивость системы. В то время как для статических сцен или предварительно обработанных данных это может быть приемлемо, для динамичных, интерактивных 3D-приложений, таких как виртуальная реальность или онлайн-игры, подобная вычислительная нагрузка становится критическим препятствием, требующим поиска альтернативных, более эффективных методов представления трехмерной информации.

Для создания действительно интерактивных трехмерных впечатлений требуется принципиально новый подход к представлению данных. Существующие методы, хоть и позволяют достичь высокой детализации, часто сталкиваются с проблемами вычислительной сложности и требуют огромных ресурсов для рендеринга. Необходима система, способная эффективно сжимать трехмерную геометрию без значительной потери качества, а затем быстро и плавно отображать её на различных устройствах. Такая парадигма должна найти баланс между точностью воссоздания сцены, степенью сжатия данных и скоростью рендеринга, чтобы обеспечить пользователям возможность взаимодействовать с виртуальными мирами в реальном времени, не испытывая задержек и снижения производительности. Разработка подобного подхода станет ключевым шагом на пути к массовому внедрению трехмерных технологий в самых разных областях — от развлечений и игр до образования и профессиональных приложений.

В отличие от X265 LDP, демонстрирующего блочные артефакты, и NeRF-методов, создающих нереалистичные детали в областях зубов и век, наш метод обеспечивает высокую точность изображения при различных позах и сниженных битрейтах.

Гауссовские Сплэты: Новый Взгляд на Трехмерное Представление

Трехмерное представление сцены в Gaussian Splatting осуществляется посредством набора анизотропных трехмерных гауссиан. В отличие от традиционных методов, использующих дискретные представления, такие как воксели или полигоны, Gaussian Splatting использует непрерывное представление, что позволяет добиться высокой детализации и реалистичности. Каждый гауссиан характеризуется положением, ковариационной матрицей (определяющей форму и ориентацию), и цветом. Ключевым преимуществом является дифференцируемость данной репрезентации, что позволяет оптимизировать параметры гауссиан с использованием градиентного спуска для достижения желаемого вида сцены. Эффективность рендеринга достигается за счет использования специализированных методов растеризации, оптимизированных для гауссианов, что значительно снижает вычислительные затраты по сравнению с традиционными методами рендеринга.

В основе Gaussian Splatting лежит представление сцены набором 3D-гауссианов, каждый из которых характеризуется атрибутами: положением в пространстве (position), цветом (color) и масштабом (scale). Эффективное кодирование этих атрибутов критически важно для оптимизации использования памяти и скорости рендеринга. Положение и масштаб гауссиана определяются трехмерным вектором и трехмерным вектором масштаба соответственно, в то время как цвет описывается RGB-значениями. Точное и компактное представление этих параметров позволяет эффективно описывать сложные сцены с высокой степенью детализации, обеспечивая при этом возможность дифференцируемого рендеринга и оптимизации.

Компактное представление атрибутов гауссиан — позиции, цвета и масштаба — является ключевым фактором для достижения низкой скорости передачи данных при сжатии 3D-сцен. Реализация этого достигается посредством многоступенчатого процесса, сочетающего сжатие на основе многослойного персептрона (MLP) и последующее без потерь кодирование. Сначала MLP используется для уменьшения размерности атрибутов, эффективно снижая их точность до уровня, необходимого для визуального качества. Затем, полученные квантованные значения кодируются без потерь, например, с использованием алгоритмов entropy coding, для минимизации размера файла и обеспечения возможности точного восстановления атрибутов при декодировании. Такой подход позволяет добиться значительного снижения объема данных, необходимого для представления сложных 3D-сцен, сохраняя при этом высокое качество визуализации.

Компактное 3D-гауссово представление позволяет эффективно моделировать сложные сцены, используя набор гауссовых функций для описания геометрии и внешнего вида объектов.

Эффективное Сжатие: Достижение Низкого Битрейта

Компактное 3D-представление на основе Гауссиан использует многослойный персептрон (MLP) для снижения размерности атрибутов Гауссиан. Этот процесс уменьшает объем данных, необходимых для представления каждой Гауссианы, что является ключевым шагом перед применением алгоритма сжатия без потерь LZ77. Снижение размерности позволяет LZ77 более эффективно находить и использовать повторяющиеся шаблоны в данных, что приводит к значительному уменьшению общего размера модели. В результате, атрибуты, такие как координаты, ковариации и цвет, кодируются с меньшей точностью, сохраняя при этом необходимую информацию для качественной реконструкции 3D-сцены.

Комбинированный подход к сжатию данных обеспечивает более чем 7-кратное уменьшение размера модели, снижая его с 4.3MB до 0.59MB. Сохранение визуального качества подтверждается метриками PSNR, SSIM и LPIPS, демонстрирующими незначительные потери при сжатии. В частности, потеря по PSNR составляет всего 0.15dB, что свидетельствует о высокой эффективности данного метода в сохранении детализации и реалистичности изображения при значительном уменьшении объема занимаемой памяти.

Метод компрессии, демонстрирующий потерю PSNR всего в 0.15дБ, не ограничивается данными, представленными гауссианами. В его основе лежит модель FLAME — 3D морфируемая модель, предназначенная для представления геометрии и выражений лица. Представление строится на параметрах идентичности, позы и выражения, что позволяет эффективно кодировать и восстанавливать сложные лицевые формы и анимации с минимальными потерями качества.

Предложенный метод кодирует параметры выражения ψ и позы θ из входного изображения в битовый поток, который затем декодируется для управления нейронным рендерером, генерирующим изображение лица путем декодирования в гауссовы атрибуты и MLP, обработки параметров выражения в FLAME модели и сплетения гауссовых атрибутов с использованием декодированных параметров позы <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\hat{\theta}</span>. — Предложенный метод кодирует параметры выражения ψ и позы θ из входного изображения в битовый поток, который затем декодируется для управления нейронным рендерером, генерирующим изображение лица путем декодирования в гауссовы атрибуты и MLP, обработки параметров выражения в FLAME модели и сплетения гауссовых атрибутов с использованием декодированных параметров позы $\hat{\theta}$ .

Реальное Время и Перспективы: Расширяя Границы Взаимодействия

Сочетание технологии Gaussian Splatting и эффективных методов сжатия позволяет достичь беспрецедентной скорости рендеринга высококачественных трехмерных сцен в реальном времени. Исследования демонстрируют возможность поддержания частоты кадров более 170 в секунду, даже при использовании каналов связи с ограниченной пропускной способностью. Это достигается благодаря инновационному представлению сцены в виде гауссовских сплэтов, которые компактно кодируют геометрию и текстуры, а также применению передовых алгоритмов сжатия, минимизирующих объем передаваемых данных без существенной потери качества изображения. Такая комбинация открывает новые возможности для интерактивных приложений, требующих высокой визуальной достоверности и отзывчивости, даже в условиях нестабильного интернет-соединения.

Разработанный метод открывает широкие перспективы для создания принципиально новых интерактивных приложений. Возможность передачи и рендеринга высококачественных трехмерных сцен в реальном времени позволяет существенно улучшить опыт телеприсутствия, создавая ощущение полного погружения в удаленную среду. В сфере интерактивных игр это означает более реалистичную графику и плавный игровой процесс даже при ограниченной пропускной способности сети. Кроме того, технология стимулирует развитие приложений дополненной реальности, позволяя пользователям взаимодействовать с виртуальными объектами, интегрированными в реальный мир, с беспрецедентным уровнем детализации и отзывчивости. По сути, данный подход обеспечивает основу для создания нового поколения иммерсивных цифровых впечатлений.

Исследование демонстрирует возможность извлечения параметров FLAME из изображений в режиме реального времени, что значительно улучшает создание и передачу реалистичных трехмерных анимаций лица с минимальной задержкой. Данный подход позволяет захватывать нюансы мимики и передавать их в виде компактного набора параметров, а не трудоемких трехмерных моделей. Это открывает новые перспективы для приложений, требующих высокой степени реализма и интерактивности, таких как видеоконференции нового поколения, виртуальные ассистенты и создание цифровых двойников с живой мимикой. Благодаря минимальной задержке, анимация лица может быть синхронизирована с голосом и движениями в реальном времени, создавая эффект полного присутствия и усиливая коммуникацию.

Исследование демонстрирует, как эффективное сжатие данных, основанное на модели FLAME и 3D Gaussian Splatting, открывает новые возможности для передачи реалистичных 3D-моделей лиц в реальном времени. Как отмечает Ян ЛеКун: «Машинное обучение — это поиск закономерностей в данных». Именно поиск оптимальных закономерностей в представлении данных о лице позволяет добиться высокой степени сжатия при сохранении визуальной достоверности. Предложенный подход, оптимизирующий атрибуты Gaussian Splatting, позволяет существенно снизить битрейт без потери качества, что особенно важно для приложений видеоконференций, где пропускная способность сети часто ограничена. Понимание взаимосвязи между моделью лица, методом представления данных и алгоритмами сжатия является ключевым для достижения оптимальных результатов.

Куда Ведет Эта Тропа?

Представленный подход, безусловно, демонстрирует впечатляющие результаты в области компрессии трехмерных говорящих лиц. Однако, стоит задуматься о границах видимого. Очевидно, что текущая реализация опирается на определенные предположения о геометрии и текстуре лица, что может привести к артефактам при работе с экстремальными выражениями или нетипичной мимикой. Вопрос в том, насколько универсальна предложенная модель, и какие скрытые ограничения заложены в использовании FLAME и 3D Gaussian Splatting?

Перспективы дальнейших исследований, по-видимому, связаны с преодолением этих ограничений. Интересно было бы исследовать возможности адаптации модели к различным этническим группам и возрастным категориям, учитывая индивидуальные особенности анатомии. Кроме того, значимым шагом представляется разработка методов, позволяющих учитывать динамику освещения и теней, а также учитывать влияние внешних факторов, таких как головные уборы или очки. Игнорирование этих деталей создает иллюзию реализма, но не устраняет фундаментальные недостатки.

В конечном счете, успех подобных разработок зависит не только от повышения эффективности компрессии, но и от способности моделировать тончайшие нюансы человеческой коммуникации. Понимание этих закономерностей — задача сложная и многогранная, требующая междисциплинарного подхода и постоянного критического анализа полученных результатов. В противном случае, рискуем создать лишь искусно замаскированную иллюзию, лишенную истинной глубины.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21269.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-02 00:48