阿丽塔是cg吗(阿丽塔特效大揭秘)

来源：科技日报
狂战士的身材，精致的五官，灵动的眼睛，以及与真人无异的动作和表情。在这个万物开始萌芽的季节，由著名导演詹姆斯卡梅隆用电脑动画(CG)打造的电影《阿丽塔：战斗天使》(以下简称《阿丽塔》)中的女主角阿丽塔也开始引爆电影界，在无数热爱暴力美学的人心中生根发芽。
为了打造自己心中完美的“战斗天使”，卡梅隆推出了世界顶级特效公司Vita Studio，将电影制作中的“动作捕捉”升级为“表演捕捉”。
那么，什么是“动作捕捉”和“表现捕捉”呢？CG特效在我们日常生活中有哪些表现？CG技术在新时代会和AI有更多的技术融合吗？
现场表演对CG来说是必须的？
“《阿丽塔》使用了‘表演捕捉’技术，在人物方面将效果带到了电影工业史上的巅峰。这项技术对CG角色的构建有着颠覆性的影响。”杭州心香科技有限公司(以下简称心香科技)市场总监秦飞说。
他指出，在构造CG角色时，使用的传统技术是“动作捕捉”。真正的演员，比如人和动物，穿着专业的装备，在膝盖的关键部位设置追踪器。通过捕捉这些点在空间中的位置，可以还原真实演员的动作。另一方面，多个摄像头会同时从多个角度捕捉动作，并将这些动作渲染到相应的头像上。除了阿凡达，其他使用这种技术的著名角色还有《猩球崛起》系列的猩猩之王凯撒，《指环王》系列的古鲁姆等
“表演捕捉是在传统的‘动作捕捉’上增加了‘表情捕捉’。”秦飞进一步解释说，真正的演员在表演时要“全副武装”，脸上也要标上密密麻麻的特征点，然后戴上特制的头盔。在表演过程中，多个摄像机从多个角度同步拍摄，拍摄到的数据与虚拟角色的骨骼和皮肤融合在一起，形成角色的CG模型。
从秦飞的专业角度，还原了《阿丽塔》主角的拍摄过程。首先，阿丽塔的女演员罗莎(Rosa)被要求根据情节穿戴设备进行表演，计算机会捕捉表情和动作的基本数据。让罗莎做“压力测试”，测试肌肉在最大拉伸条件下的极值数据，作为CG角色阿丽塔动态表达各种情绪的算法依据；最后，通过人工调整，阿丽塔不仅动作和表情看起来更像人类，瞳孔的细微变化也更接近现实。相传有一部《阿丽塔吃橘子酸了》的戏，特效公司制作了2000多种动态效果供导演选择。
与普通表演不同的是，在进行“表演捕捉”时，演员要佩戴密密麻麻的连接设备，承受巨大的心理压力，面对绿屏，甚至很多镜头都是非实物表演。那么，是否可以不借助真人表演来呈现CG角色的动作和表情呢？
“目前要达到阿丽塔的水平，现场表演是必须的。在现有技术中，虽然虚拟角色可以在没有真人驱动的情况下移动，但电影要求虚拟角色从整体形象到表情、动作、肢体等都要像人。并且在不同的场景下有不同的反应，这涉及到大量的数据积累和算法优化。”秦飞强调说。
普通人可以玩CG特效吗？
这么吸引人的特效只能在电影院欣赏吗？
“胶片是工业应用，非常注重精度。阿丽塔之所以如此吸引人，是因为她跨越了‘恐怖谷效应’，让虚拟人物无限接近真人，这需要技术、算法、设备的不断优化升级，以及大量的人力、物力和时间成本。”秦飞说电影《阿丽塔》的特效制作团队800多人，用了3万台电脑渲染电影。总渲染时间达到4.32亿小时，制作成本1.7亿美元，总成本11.5亿人民币。
“但是，既然有‘工业级’技术，自然就有‘民用级’技术。所谓‘平民级别’，追求的是普通大众也能玩CG特效。”秦飞告诉记者，去年年底，心香科技与浙江大学联合成立了“智能图形计算联合实验室”，旨在进一步打破传统图形软件只能由专业用户使用的技术壁垒，让更多普通人体验好莱坞特效。
“专注于人脸的CG特效，其核心技术包括人脸检测、人脸跟踪、人脸重建、深度学习、表情动画等。用普通手机拍摄或输入一张照片，就可以生成相应的虚像，并实时驱动虚像。目前，基于这些技术，我们已经拥有美颜造型、智能贴纸、情感识别、背景分割、3D动画表情Animoji等一系列成熟产品，应用于短视频、直播、社交、游戏、智能家居、广告营销、新零售、医疗、在线教育等领域。”秦飞说。
“3D动画表情其实是《阿丽塔》表情捕捉的简化版。通过检测人的眼睛、鼻子、嘴巴等特征，用麦兜、佩奇等展示用户的表情。”秦飞表示，智能美颜也是CG特效的一种，技术原理是通过捕捉用户面部的特征点来修改线条和颜色。
如何“提炼”AI人脸建模？
随着技术的成熟，CG的应用会越来越广泛。在AI热潮的今天，CG会不会上升到另一个高度？
“在电影层面，《阿丽塔》的出现可能会引发更多的电影人和特效公司投入到这一领域，不断升级特效并与AI融合至关重要。”在秦飞看来，AI是机器对人类的学习和理解，而CG则是还原AI所学习和理解的东西。两者相辅相成，相互成就。
“在民用层面，AI和CG的结合也是必不可少的。至于是否会快速发展，在更多领域得到广泛应用，就要看市场需求有多大，是否有更多的人才、资本等。正在投入其中，以不断优化技术的应用。”秦飞说。
早在2000年初，心香科技的创始团队就开始从事这项研究，并发表了多项与人脸建模相关的技术。目前已服务国内外客户400余家。
面部AI建模是怎么做出来的？“为了让人们在日常生活中有更便捷的体验，我们的人脸建模技术仅仅依靠最简单的输入：单张照片，通过目前主流的深度学习技术，就可以全自动生成完整的人脸三维模型。”秦飞说。
可以想象，二维到三维的过程必然是艰难的。“三维物体的重建与二维视觉分析的任务截然不同。”秦飞指出，与二维图片的物理分析和特征识别相比，三维重建具有空间位置的数据需求和表达，这对深度神经网络提出了新的要求。其次，可视化分析任务重在“分析”，三维建模重在“呈现”。两者的最终目标相差很大，需要设计具体的算法。最后，AI算法非常依赖数据，但3D数据的获取难度远大于图像数据：互联网上有上亿张2D照片，但3D雕塑的数字模型却很难找到。
如何解决这些问题？心香科技的研究团队利用深度传感器采集多人的多视角图像，通过几何处理获得他们的三维人脸模型，并通过适当的拟合优化策略将这些数据扩展到更大的范围和尺度；设计了一系列神经网络架构来科学地表达上述复杂的3D数据。有了“骨架”和积累的数据“血肉”，就可以自动生成3D人脸。
“为了适应民用技术的特点，我们在‘呈现’方面做了进一步的突破，提出了‘风格化数字图像’技术，可以从单张照片生成具有我自己特色和一定艺术风格的立体图像。试想一下，如果《冰雪奇缘》中的公主风格和用户本身的形象特征，能够完成用户在现实生活中无法实现的公主梦。”秦飞说。(吕素娟实习记者于子月)