他們的AR技術不僅能虛擬化妝，還能復活死人

說起來我來還欠下的採訪了。最近，正是星球大戰俠盜一號在國內上映。我們驚訝的發現萊雅公主和威爾霍夫·塔金又一次出現在了我們的面前。就和我們記憶中的樣子一樣。好像這些年從未逝去。

星球大戰作為那個時代的代表作，和神探亨特，成長的煩惱，一起組成了我們80后一代共同的童年記憶。我想，很多人的童年，都有過那些拿著當時仿製得相當粗糙得光劍，在弄堂里追逐，邁著沉重的腳步和呼哧呼哧的聲音模仿黑武士的童年記憶，甚至網上有人留言說在看到萊亞公主轉身的那一剎那，瞬間淚崩。

當網上放出片花揭秘工業光魔是如何通過CGI復活塔金上校的這份幕後花絮

我們覺得，我靠，太屌了，這是黑科技啊。但其實，早在2008年，我們這次採訪的主人公 Image Metrics 發布的 Digital Emily Project 就已經為我們展示了類似的技術。

數字克隆-Digital Emily Project視頻鏈接：https://v.qq.com/x/page/c03931nfzoq.html

在Digital Emily Demo 發布的2008年，Image Metrics 還剛搬來好萊塢，希望在這個夢想之城的特攝片領域裡一展拳腳，那個時候代表著業界最領先的CGI技術的還是極地快車和Beowulf。一個機會讓Image Metrics和計算機圖形科學家Paul Debevec 走到了一起，他們一起用了4個月的時間，結合了Paul的ICT light Scanner技術完成了這個技術Demo。這個項目的完成，馬上刷新了對於技術高度的新定義。

小貼士

ICT light Scanner

ICT light Scanner 技術基於 Paul Debevec在2000年 Siggraph發表的研究成果，通過light stage同時捕捉不同方向光照環境下的人臉成像，該技術被用於了多部電影中，如我們耳熟能詳的黑客帝國，蜘蛛俠，超人） ）

這個花了4個月時間做得Demo，結果帶來了大量的合作機會。同時也證明了Image Metrics的技術能夠克服恐怖谷效應。Demo發布后很多觀眾熱衷於找出哪些部分是計算機模擬的，還有人在網上評論說她的衣服有多假，然而這些人實在是Naive，那才是真的好嗎？

項目開始前，他們本以為創造一個年輕的數字演員會比創造一個滿是皺紋的老年數字演員會更容易。然而沒想到啊，他們發現如何使膚色看上去自然是一個巨大的坑

雖然很多人可能沒有聽說過Image Metrics 這家公司，但有句俗話說悶聲掙大錢，說得就是像他們這種公司。很多我們玩過的遊戲，或是電影都用了他們的技術。舉幾個栗子

光暈，巫師，刺客信條，還有哥斯拉，木乃伊。女生可能沒玩過這些遊戲，或者不是這些電影的受眾。但是你們很有可能下載過使用了 Image Metrics 技術的AR試妝應用歐萊雅千妝魔鏡。 千妝魔鏡一推出就迅速衝上了3000萬的下載量，那段時間創投圈裡，到處在找能做類似應用的公司。還掀起了國內的一波試妝應用和人臉識別的創業潮。所以我們在去年還因此介紹過 Image Metrics。走進AR|換臉！化妝！這些爆款APP其實都是來自他們

小貼士

Image Metrics 所做使用的技術和人臉識別有一定的區別。人臉識別通過提取面部的不同特徵，通過特徵的比對，來解決確認某人身份的問題。

Image Metrics的技術更擅長於面部偵測，分析和特徵的追蹤。這於人臉識別需要解決的問題並不相同。雖然他們的演算法也可以通過一些調整來適應於人臉識別的需求，但這並不是他們的核心能力所在。

人臉識別技術和語音識別，圖像識別等很多現在很多時髦的技術一樣，都受受到了深度學習技術發展的影響，已經從早期的Boosted 方法，轉向了如今的深度學習的方法

通過機器學習技術和之前的項目積累的大量人臉數據，使演算法能學習你臉部運動和表達不同感情時所產生的變化，通過數千個人臉圖像就能訓練系統偵測視頻流中的人臉，並追蹤幀與幀之間的面部運動。

這項技術不僅僅能用於人臉替換，還可以用於人臉映射到非人類物體上，比如特攝片哥斯拉。 這給今後的應用帶來了很多的想象空間，比如今後的 VR社交之類的領域。

雖然用於電影和虛擬化妝的底層技術都是相同的，但是用於虛擬化妝的演算法相對於用於電影的演算法，會有一些針對性的改變。比如，當用於電影時，更多是針對單個演員訓練特定性的模型。而當用於虛擬試戴時，則要有很好的通用性。和對於不同光照環境下的適應性。

作為開創了AR虛擬試妝應用風潮的公司。在技術上自然有著深厚的積累。目前已擁有15項國際相關專利。在很多技術指標上都出類拔萃。比如

• 能適用於任何單目相機視頻

• 能夠精確得識別任意種族，性別，年齡，面部毛髮，和極值的人臉

• 能夠在1秒內完成自動校準，辨識新用戶

• 對高光，低光，強定向光照環境，都有很好的表現。

• 對具有挑戰性的光照環境下進行實時補償

虛擬試妝-技術對比-Image Metrics：https://v.qq.com/x/page/a0393dti8v9.html

另外，其針對遊戲的SDK可以適配所有主流遊戲引擎。在遊戲，電影和虛擬試妝領域取得了一次接著一次的成功后，如今Image Metrics又開始向虛擬試戴和配鏡領域發起了挑戰。目前正在研發中的眼鏡試戴應用除了可以獲得真實的光照反應和照片級真實的虛擬試戴效果外，還能夠通過APP獲取瞳距等配鏡所需的處方數據，並且已經可以做到毫米級的精確度。有著如此強大的技術背景做支撐，所以在國內AR VR企業還普遍在燒錢，沒有任何盈利的情況下，Image Metrics卻帶領著只有23個人的團隊取得了千萬級的盈利。這樣的盈利能力，直接秒殺國內那些還要靠賣房來保公司殼的上市公司。

但即使一點都不差錢，人家卻非常的剋制，並沒有選擇擴張，一直維持著一個23人的小型團隊。團隊成員幾乎全部由技術人員組成。他們對於AR技術抱有非常大的期待，去年的Pokemon Go 讓他們看到了AR技術其實已經非常接近消費者了。而snapchat 花了1.5億美元買下了他們的競爭對手后，更堅定了他們押寶AR行業的信念。雖然虛擬試戴坑不少，很難做到很好的效果，但Image Metrics 之前一次又一次得刷新了我們對於技術可能性的認知。這次很可能也不會例外。

Image Metrics 五月將會來上海，如果大家還有什麼問題，可以與我們聯繫。

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