Программа для создания лица человека 3д онлайн

Обновлено: 06.07.2024

В нижней части редактора выберите нужную часть лица (голова, нос, брови, очки, прическа, челюсть, губы, глаза, усы, борода).
Обратите внимание, выбранную часть лица можно перемещать по полю конструктора, зажав её левой кнопкой мыши или пальцем на моб. устройстве.
В правом верхнем углу имеется надпись, которая обозначает какая часть активна для выбора и редактирования в данный момент.
Стрелки в правой части экрана позволяют листать библиотеку, при этом выбранная часть лица на основном поле меняется.
При помощи кнопок "ШИРИНА", "ВЫСТОТА" можно регулировать высоту и ширину выбранного объекта.
Нажав на кнопку "ГЕНЕРАТОР" редактор создаст случайное лицо.
Нажав на иконку карандаша, включается графический режим, для возврата в режим фоторобота, кликните на любую часть лица в нижней части редактора.
Чтобы посмотреть творения наших уважаемых посетителей сайта, нажмите на кнопку "ГАЛЕРЕЯ".
В правом нижем углу можно выбрать язык интерфейса.
С помощью кнопки "СКАЧАТЬ" вы можете сохранить вашу работу на своем устройстве.

Настоящий, бесплатный фоторобот онлайн, для профессионалов и любителей, разработан для персонального компьютера, мобильного телефона или планшета. Вы с легкостью можете создать любое лицо на вашем компьютере, мобильном телефоне или планшете, сделать розыскную ориентировку, составить портрет онлайн. Инструментарий заинтересует начинающих габитоскопистов, экспертов занимающихся портретной экспертизой.

Наш редактор не громоздкая программа которую сначала нужно скачать, затем установить и долго разбираться в интерфейсе, здесь всё просто, всё происходит онлайн, мощный и простой конструктор лица fotorobot, оснащен всеми необходимыми инструментами и возможностями. Чтобы создать фоторобот воспользуйтесь встроенной библиотекой в который вы найдете: форму головы, подбородка и челюсти, прически, глаза, нос, губы, усы, бороды, щетину и очки. С помощью инструментария можно создать мужское или женское лицо. Полученный результат можно сохранить на компьютере или мобильном устройстве. Скласти фоторобот людини. A real identikit online, you can create any person's face. Phantombild.

Generated.photos позволяет вам сгенерировать фотографию несуществующего человека. Генерация произвольных реалистичных лиц с помощью ИИ. Все портреты модельные. Вы можете генерировать необходимые вам фотографии в онлайне и использовать их в коммерческих целях.

Тема не нова, проект существует давно, но иногда очень полезен для определенных задач. Я бы сказал это единственный профессиональный инструмент для работы с генерированными ИИ лицами для коммерческих проектов.

Генерируйте фотографии людей любого возраста, пола и разного этнического происхождения

Чем же хорош этот генератор?

Профессиональное освещение, камеры и макияж.
Профессиональная команда: от фотографов до инженеров машинного обучения.
Разнообразие: демография, мимика и позы.
Большое количество фильтров и разных категорий.
Высокое качество.

От приложений, которые помогают людям проверять слепоту, до журналистов, защищающих личные данные, или даже корпоративных компаний, которые хотят продемонстрировать свое программное обеспечение клиентам.

Игровая индустрия.
Анонимность в сети.
Арт-проекты.
Коммерческий сегмент.
Научные исследования.
Дизайн.

Используя сгенерированное лицо, вы можете быть спокойны за авторское право и не обязаны будете выплачивать дивиденты человеку до конца жизни.

В UI-дизайне этот сервис можно использовать в качестве аватар для проекта.

Проект построен на решении StyleGAN, код которого компания Nvidia опубликовала в открытый доступ на GitHub. При каждом заходе на страницу создается реалистичный портрет человека. При этом все лица уникальны и ни разу не повторяются.

🙏🏻 Благодарю за внимание. Надеюсь этот материал был полезен для тебя.⚡ Не забудь подписаться на Email рассылку с лучшими материалами и на мой Facebook / Instagram / Telegram

Автор: Комаров Егор / Источник

Все это выглядит очень неплохо, но не могу придумать реально выгодного применения дальше, чем для сервиса ботоводов в образной телеге.

Кейс, описанный в статье, - норм, но много денег вряд ли принесет. Но самому очень интересно, какие еще могут быть варианты.

Привет, я — основатель. Хороший вопрос, который часто задают журналисты (Washington Post, BBC, New York Times, etc.)

В основном — это датасеты для машинного обучения. Сложно создать _сбалансированный_ датасет, где одновременно:
* 50% взрослых, 25% детей, 25% стариков
* По столько-то процентов разных национальностей
* По столько-то процентов эмоций, итд.

Кроме того, их используют для исследований. Например, один университет в Техасе показывает разные лица с разными утверждениями и выясняет, какие из лиц вызывают доверие.

Аватар и nickname — стали нашим вторым лицом в виртуальном мире социальных сетей, блогов, порталов и форумов. Аватары могут умело скрывать пользователя, а могут и подчеркнуть его индивидуальность. Картинки, графика и фото — все годится в борьбе за непохожесть собственного профиля среди миллионов пользователей. Наши аватарки — это то, какими мы сами себя видим, и только потом — то, как видят нас остальные.

Кого скрывает этот аватар?

Миллионы людей — миллионы профилей. И все очень разные. Вот, условно, некая Вера Петровна, ставит на аватарку солнышко. И это совсем не значит, что на работе наша Вера Петровна греет своим теплом и светом сотрудников. Но вот такое у нее сегодня настроение — солнечное. А вот за этим яростным оскалом саблезубого тигра скрывается пятиклассник Саша: застенчивый и скромный мальчик. А цветок на аватарке — это что-то про нежность, или про чувствительность хозяина профиля. А может, и нет.

А какая аватарка у вас? Какое у вас сегодня настроение?

Автопортрет или фоторобот: прямо здесь и сейчас

Есть отличный способ одновременно поднять себе настроение и создать отличную, непохожую на все остальные аву: онлайн-аватарка.

Онлайн-аватар — это что-то свеженькое. Процесс создания — простой и интересный. Несколько пошаговых действий — и фоторобот собственноручного изготовления готов.

Итак, подбираем прическу, глаза, брови — первые штрихи автопортрета в графике готовы. Меняем прическу — тоже интересно. А, может, и вправду стоит поменять прическу в реальности? Весна все-таки на дворе — хочется обновлений.

Продолжаем ваять свой неповторимый онлайн-аватар. Цвет и форма лица, форма бровей — получается весьма похоже. Выбираем нос. Возьмем вот этот — курносый. Или этот? Нет, все-таки первый. Точно. Ну и одежду подберем. Готово! Вот она, блондинка с синими добрыми глазами и носом-картошкой. А что, похоже!

А как видите себя вы? Попробуйте! И не забудьте «нарисовать» друзей — им тоже должно понравится.

Размещайте аватар-фоторобот на своих страницах и профиле: индивидуальность и позитив прилагаются!

Фотография (слева) и рендеринг 3D модели лица (справа)

Поговорим об одном интересном методе восстановления 3D лица человека, которое почти не отличить от фотографий.

На Хабре уже 2 года не появлялись статьи про лицевую 3D реконструкцию, и в Twin3D мы хотим постепенно заполнять этот пробел и регулярно выкладывать обзоры интересных статей, методов и наших собственных результатов на тему 3D digital human в целом.

Сначала пара слов о том, кому и зачем эти 3D лица и тела нужны (вообще об этом можно отдельную статью написать). Изначально 3D сканирование человека использовалось в кино для спецэффектов, где с лицом героя должно произойти что-то мало желаемое в реальности (например, взрыв) или невозможное. С увеличением требований к графике в компьютерных играх появилась потребность создавать всё более реалистичных персонажей — и гораздо проще отсканировать живого человека, чем лепить/рисовать с нуля по фотографиям. Теперь же к этому прибавляется желание людей оказаться в виртуальном мире или самим быть персонажами игр — и для этого, естественно, тоже нужны 3D модели.

Стоит отметить, что предыдущие статьи на Хабре фокусировались на методах легкого создания 3D моделей лиц. Как обычно, тут есть trade-off между качеством и простотой получения 3D модели. В нашем цикле статей мы расскажем про 3 метода в порядке убывания сложности процесса сканирования: от специального сетапа с 24 камерами и 6 вспышками (об этом методе поговорим сейчас) до фотографии со смартфона.

Исторически реконструкция лица начиналась со стандартных методов multi-view stereo (об этом можно почитать в википедии, а также есть классная брошюра от Google), и понятно, что для таких методов требуется большое число фотографий с разных ракурсов. Эти методы основаны на математической оптимизации.

Терминология

Результатом базовой 3D реконструкции лица является следующее сочетание: геометрия + текстура альбедо + отражаемость и нормали (картинки будут ниже).

Геометрия — это просто меш, т.е. упорядоченный набор связанных между собой точек в 3D.

Текстура альбедо — это по сути набор пикселей, которые покрывают этот меш, настоящий цвет кожи.

Отражаемость и карта нормалей — информация про каждый пиксель о том, как он отражает падающий свет (как сильно и в каком направлении).

Только при наличии всех эти трех компонент можно получить качественную фотореалистичную 3D модель лица.

Пара слов о методе

Метод реконструкции лица, о котором мы сейчас поговорим, описан в статье "Near-Instant Capture of High-Resolution Facial Geometry and Reflection", которая написана G. Fyffe, P. Graham, B. Tunwattanapong, A. Ghosh, P. Debevec и представлена на Eurographics 2016. Ее можно почитать здесь (дальше все картинки взяты оттуда). Эта работа примечательна тем, что авторам впервые удалось получить качество восстановления с точностью до пор кожи при почти мгновенном сканировании (66 мс). На заставке вы увидели результаты именно этой статьи. Статье уже 5 лет, но она стала своего рода классикой, да и авторы у нее широко известны в узких кругах (тот же Дебевек из Google). Статья написана довольно специфичным языком и с опусканием многих неочевидных деталей, так что пришлось немного поломать голову, чтобы ее понять и написать этот текст.

Как это работает

Для начала, авторы собрали весьма интересный риг из камер и вспышек. В нем 24 DSLR камеры Canon EOS 600D и 6 профессиональных вспышек Sigma EM-140. Вспышки эти включаются последовательно, а вместе с ними одновременно фотографируют какое-то подмножество камер, так что в итоге каждая камера фотографирует ровно один раз. Камеры установлены и разбиты на группы так, чтобы оптимально покрыть всю область лица и для каждой точки увидеть хотя бы 3 разных отражения (дальше увидим, зачем). Реализована съемка с помощью микроконтроллера 80MHz Microchip PIC32. Авторы отдельно продумали, что весь этот процесс должен занимать меньше скорости моргания человека (

100 мс), так что от первой до последней фотографии проходит 66 мс, согласно статье.

Риг для съемки лица

Алгоритм на вход получает 24 фотографии и информацию про вспышки, на основе этого создает базовый меш, а далее — с помощью небольшой магии и математики делает по две карты альбедо и нормалей (диффузную и спекулярную), на основе чего получается детализированный меш с точностью до пор и морщинок.

Пайплайн алгоритма

Исходный меш получается через обычный multiview stereo (например, Metashape). Но его качество довольно низкое (+- 2 мм), так что на основе карты нормалей этот меш в конце уточняется.

Поэтапное улучшение исходного меша

В основе алгоритма лежит photometric stereo — набор методов компьютерного зрения, при котором используются не только сами фотографии, но и информация о падающем свете: интенсивность и направление света. Этот подход позволяет понять, как конкретный пиксель текстуры отражает свет в разных условиях, что для кожи человека особенно важно. Как я упомянул выше, алгоритм выдает две карты нормалей. Первая — диффузная — соответствует матовому отражению лица, то есть отражениям от глубинных слоев кожи. Вторая — спекулярная — нужна для рендеринга мельчайших деталей поверхности кожи.

Диффузная и спекулярная карты нормалей

А получаются эти нормали для каждого пикселя по сути через решение систем линейных уравнений

где L — матрица направлений света для всех видов камер, \beta — искомая нормаль (3-мерный вектор), P — условные значения пикселей для этих точек и видов камер. После пристального взгляда на эту систему становится понятным, зачем нужно видеть точку хотя бы с трех ракурсов — в противном случае систему однозначно не решить. Если хочется иметь карту разрешения 4096x4096, то соответственно нужно решить 16 млн таких систем, так что эффективное использование GPU здесь must have. Параллелизация таких вычислений — отдельная нетривиальная задача.

Эти уравнения решаются в рамках ламбертового приближения для диффузных нормалей, потому что как раз это нужно для описания матового отражения кожи от ее глубинных слоев. Для спекулярных нормалей решаются более сложные уравнения в приближении Blinn-Phong, чтобы учесть возможность зеркальных отражений кожи, но суть остается той же.

Результаты

При наличии уточненного меша, альбедо, освещаемости и карт нормали можно зарендерить 3D модель лица под произвольным ракурсом и освещением.

Для начала сравним кусок щеки фотографии и рендеринга под тем же ракурсом и освещением. Как видим на картинке ниже, результаты очень точные вплоть до мельчайших пор и отражений света.

Сравнение фотографии (слева) и рендеринга 3D модели под тем же углом и освещением (справа)

Если же мы посмотрим на рендеринг под новым ракурсом и освещением, то тут тоже всё весьма прилично.

Уточненный меш и рендеринг под новым ракурсом и освещением

Итоги

При всей крутости результата и метода, конечно, в результате не получается супер-идеальный аватар человека. Тут никак не обрабатываются несколько ключевых элементов:

Волосы — на всех результатах люди просто в шапочках, ни у кого нет щетины

Отдельные артефакты — уши, ноздри носа и другие слабо видимые места никаким специальным образом не процессятся

Глаза — они, конечно, не подойдут для игр или кино

В Twin3D мы тоже работаем над алгоритмами фотореалистичной реконструкции лица и тела человека; собрали свой риг, в котором можем отсканировать лицо и по классической фотограмметрии, и по фотометрик стерео . Мы верим, что такими подходами можно и нужно вдохновляться, но в конечном итоге для получения фотореалистичных цифровых людей без артефактов нужен элемент обучения на данных, ибо классический подход не понимает, что ноздри и глаза нужно как-то иначе обрабатывать, чем кожу. О подходах с элементами обучения мы расскажем в будущих статьях.

Читайте также: