Die Personalisierung von Computerspielen und Virtual Reality-Anwendungen schreitet immer weiter voran. Anwender haben zunehmend die Möglichkeit sich selbsrt als Avatar in ein Spiel zu integrieren. Dabei helfen 3D-Scans, deren Erstellung aufwendig sein kann. Dem Problem haben sich Forscher der University of Southern California angenommen und ein Verfahren entwickelt, mit dem täuschend echte 3D-Modelle aus nur einem 2D-Foto erzeugt werden können.

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Logo University of Southern CaliforniaEinige High-Profile-Spiele wie beispielsweise NBA 2K17 verfügen bereits über eine integrierte 3D-Scanning-Technologie, die es ermöglicht, die Avatare genau wie die Nutzer der Spiele aussehen zu lassen. Dieser Trend wird sich mit fortschreitender Entwicklung der 3D-Scanner immer stärker fortsetzen. Trotz seiner wachsenden Popularität ist das 3D-Scannen aber noch deutlich komplizierter und weniger zugänglich, als die 2D-Fotografie.

Dank eines Forschungsprojektes der University of Southern California scheint es nun aber möglich, ein 2D-Bild in ein außergewöhnlich detaillierteres 3D-Rendering zu übertragen. Dafür nutzen die Forscher tiefe neuronale Netze.

Normalerweise wird für die Gesichtsdarstellung eine Reihe perfekt beleuchteter Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln benötigt. Mit Hilfe der komplexen neuronalen Netzwerke und einer umfassenden „Gesichtsdatenbank“ hatten die Forscher jetzt die Möglichkeit, ein äußerst detailliertes 3D-Gesichtsmodell allein auf der Grundlage eines im Winkel aufgenommenen Teilbildes zu erstellen.

Die neuronalen Netze erzeugten dabei das Gesichtsmodell automatisch, indem sie viele mögliche Texturen und Hauttöne filtrierten. Das lässt sich an den 6 Aufnahmen von Muhammad Ali bzw. der erstellten Masken sehr gut erkennen.

Gesichtsmodelle Muhammad Alis
Originalfoto Muhammad Alis und die dazu erzeugten 3D-Modelle. (Bild: © University of Southern California)
Gesichtsrendering
Rendering des Gesichts von Muhammad Ali. (Bild: © University of Southern California)

Eine vollständige fotorealistische Texturabbildung ist durch iteratives Optimieren der rekonstruierten Merkmalskorrelationen möglich. Mit den hochauflösenden Texturen und einem kommerziellen Rendering-Framework lassen sich hochauflösende 3D-Renderings erstellen, die in etwa mit denen vergleichbar sind, wie sie mit hochmodernen Multi-View-Gesichtserkennungssystemen erzielt werden, so die Forscher in ihrer Studie.

Große Potenziale vorausgesagt

Das Potenzial für die neue Gesichts-3D-Modellierung scheint sehr groß und vielfältig zu sein. Die wichtigsten Anwendungen könnten dabei in den Bereichen Online-Gaming und vor allem in der virtuellen Realität liegen. Die Forscher beabsichtigen beispielsweise großformatige 3D-Avatare für Online-VR-Plattformen zu entwickeln. Dafür ist kein langwieriger 3D-Scan von Personen bzw. deren Gesicht notwendig, sondern es würde bereits ein Foto ausreichen.

So ließen sich beispielsweise berühmte Persönlichkeiten aus der Vergangenheit als Avatar abbilden. Oder eben die Klassenkameraden, der Freundeskreis oder die Fussballmannschaft. Gleichzeitig könnten die Avatare auch mit Bildern erzeugt werden, die bereits mehrere Jahre alt sind und ein jugendlicheres Antlitz des Protagonisten zeigen.

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Donald Trump Gesichtsmaske
Foto des jungen Donald J. Trump und die auf der Basis dieses Fotos erstellte Gesichtsmaske. (Bild: © University of Southern California)

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