论文介绍
捏脸系统日益成为RPG游戏的重要组成部分，该系统提供了非常丰富的交互接口供玩家根据自己的喜好创建游戏角色。为了进一步提升沉浸感，捏脸系统本身也变地越来越复杂。例如在逆水寒中，玩家不仅可以通过数百个控制杆精确的操纵角色的面部细节，例如眼角、嘴巴，还可以进一步改变角色的发型、丰富角色的妆容。然而，愈发精致的捏脸系统也更加费时费力，玩家可能需要花费数个小时的时间才能创建出满意的角色。
本论文在业内首先提出了角色自动创建方法，它可以根据玩家上传的单张照片创建出对应的游戏角色。该方法将捏脸这个艺术创作过程看做一个自监督学习的过程，并采用可微神经渲染的方式加以解决。具体地，考虑到游戏引擎本身是不可微的，该方法首先引入了一个“模仿器”来模仿游戏引擎的渲染行为，这样游戏角色可以通过梯度下降法进行平滑地优化。不同于此前的单目三维人脸重建方法，该方法直接生成游戏角色的捏脸参数，从而保留了可交互性，方便玩家进行后续调整。目前，该角色自动创建方法已经应用于逆水寒和天谕手游两款游戏中，调用量已达到千万级。
论文地址
https://ieeexplore.ieee.org/document/9197693
