近日，谷歌宣布了一种端到端的可训练深度神经网络PHORHUM，该方案特点是基于单张2D RGB图像，通过像素对齐、表面着色、场景照明等步骤实现逼真的3D建模。在准确再现可见范围的同时，图像中不可见的地方（非可视区域）也可能再现。
关于PHORHUM，谷歌的论文指出：“我们的模型构建可以通过虚拟试衣、照片的沉浸式可视化，改进通信、用于人机交互或游戏的个人AR和VR等，将成为变革性的、身临其境的3D应用程序。”
据了解，PHORHUM采用像素对齐方法估计了详细的3D几何形状，并且首次估计了未着色的表面颜色和场景照明。观察到仅3D监督不足以进行高保真颜色重建，引入了基于补丁的渲染损失，可以对人类的可见部分进行可靠的颜色重建，并对不可见部分进行详细和合理的颜色估计。
此外，PHORHUM专门解决了先前工作在表示几何、反照率和照明效果方面的方法学和实际限制，在一个端到端模型中，因素可以被有效地解开。在广泛的实验中，证明了其多功能性和稳健性。
其实谷歌虽然总是喜欢拿开发者当小白鼠，但是前沿技术的探索也还是在推进。未来的信息世界将全面3D化、拟真化，二次元和三次元的次元壁正在被打破。
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