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這種方法不需要搭建搭建具有多個視角攝像頭的工作室，讓普通人也能用上實時的3D演講視頻。
作者指出，本文的主要貢獻點在于：
1、從單眼視頻中實時生成3D全身視頻，可以在各種姿勢和服裝類型下構(gòu)造出完全紋理的衣服，而不受拓撲約束。
2、提出一種漸進式表面定位算法，可使表面重建比基線快兩個數(shù)量級，而且不會影響重建精度，在速度和正確性之間做了很好的取舍。
3、提出無需明確提取表面網(wǎng)格即可直接用于視圖合成的渲染技術(shù)，進一步提高了整體性能。
4、提出一種有效的訓練技術(shù)，可解決合成生成的訓練數(shù)據(jù)不平衡問題。
和全息投影相比？
乍一看投影效果，是不是想到了馬云今年在人工智能大會上，利用商湯全息投影完成的演講？

△ 來源于微博@澎湃新聞
雖然也是將人的影響投影到另一處場景中，不過二者的性質(zhì)完全不同。
全息投影成像的原理，是利用光的干涉和衍射，再現(xiàn)出物體真實的三維圖像記錄。
而這次的虛擬答辯效果，實際上是利用AI將攝像頭拍到的2D人物圖像，轉(zhuǎn)換成3D的效果。
也就是說，二者無論是從原理、還是從設(shè)備需求來說都不一樣。
不僅如此，應(yīng)用的場景也有所不同。
全息投影更側(cè)重于真實場景下「互動」的效果，也就是說，你在線下場景中，可以與一個投影出的3D版「真人」互動、或是聽一場3D全息投影的演唱會等。

但這次的虛擬3D生成技術(shù)，則是側(cè)重于在電子設(shè)備上將2D圖像視頻模擬出3D效果。
無論是單薄的2D視頻、還是無法利用視頻呈現(xiàn)的2D照片，利用這項技術(shù)都可以還原出仿真的人物形象。
也就是說，一臺攝像機拍出來的普通2D效果，利用這項技術(shù)就能轉(zhuǎn)換成效果斐然的3D圖像。
關(guān)于作者
用這項技術(shù)答辯的黃锃，本科畢業(yè)于上海交通大學ACM班。而這項實時技術(shù)的主要貢獻，則來自他合作的兩位學弟。

這篇論文的兩個同等貢獻的第一作者，分別是兩位黃锃的博士一年級學弟李瑞龍、修宇亮。
李瑞龍畢業(yè)于清華基礎(chǔ)科學班，在清華獲得了物理和數(shù)學學士學位，以及計算機科學碩士學位。

修宇亮則畢業(yè)山東大學軟件工程學院數(shù)字媒體技術(shù)專業(yè)，本科期間他還是專業(yè)第一，之后進入上海交大獲得計算機碩士學位。

至于黃锃自己，他在高中時就曾獲得全國中學生物理奧賽金牌，進入上海交大ACM班就讀后，本科四年均獲獎學金，還順便在數(shù)學建模美賽（MCM）上拿了個一等獎。
本科期間，黃锃曾在微軟亞洲研究院實習，師從首席研究員曾文軍，參與機器學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的科研課題中。