返回上一级随着运动捕捉技术的逐渐成熟，其在动画制作领域也得到了越来越广泛的应用。今天的VR师资班课堂主要针对面部捕捉的工艺流程和采集结果的数据修复工作来展开，将由迪生三维技术主管韩沐坤老师为大家做讲解，内容主题：细腻的表情带来的如生角色，半自动化跟踪工具处理三维面部捕捉数据的实践。
课上，韩沐坤老师以视频放映的方式，向大家展示了数字替身安迪瑟金斯和虚拟演员Siren利用面部捕捉系统实现的虚拟效果。阐述了面部捕捉的工作流程，韩沐坤老师表示，面部捕捉主要是通过视频采集、数据分析以及表情映射这三大类来进行工作。
通过对这三种工作方式的讲解，阐述了有点式和无点式面部捕捉的区别。他说道，在采集视频的过程中，反光点贴起来复杂，容易掉，不易洗。
基于坐标点的分析，在重构三维环境和反光点坐标时，需要对因为面部运动产生遮挡的反光点数据进行修复。虽然可以以极高精度还原表情，并且可以将反光点数量增加到很多，但是无法追踪眼球和嘴唇内部的信息，表演准备时间长。
基于表情库训练系统虚拟脸并分析图像中的面部特征，简单易用，批量处理效率高。
介绍完面部捕捉的工作流程，韩沐坤老师随后对面部三维扫描、建模的资产制作流程做了讲解，他表示，在制作资产的过程中，绑定的质量和水平直接影响到角色动画的流畅和细腻程度，角色绑定做不出的表情，再好的动作捕捉设备也无济于事。
紧接着向大家展示了面部捕捉在渲染引擎中实时的运动效果，体现面部捕捉系统在渲染平台下最好的对接。
下午，韩沐坤老师针对上午的内容介绍，进行了面部捕捉实际操作的讲解，尽可能的让每一位学员都掌握面部捕捉技术的操作流程，从而达到为学员普及面部捕捉知识的目的，让大家学习到顶尖的数字化产业制作技术。
面部捕捉的难度在于人脸表情的复杂性，不同肌肉运动的组合产生无数的微表情，难以通过简简单单的捕捉点采集还原出人类复杂多变的面部表情，稍微做的不到位就会让人察觉到异常。毕竟，我们每天都在有意无意的观察别人表情，本能上对表情变化这件事已经相当敏感。
但随着影视工业技术的发展，面部捕捉技术早已达到上大荧幕的精度要求，还可以做到表演现场的实时动画直接应用到生产端，就像呈现的虚拟演员Siren一样，面部捕捉技术已经发生了翻天覆地的变化，在降低成本的同时还加快内容的迭代，从而为产业带来新的发展方向。
好啦，今天迪生VR师资班面部捕捉的课堂就做到这里，我们明天再见！
课上，韩沐坤老师以视频放映的方式，向大家展示了数字替身安迪瑟金斯和虚拟演员Siren利用面部捕捉系统实现的虚拟效果。阐述了面部捕捉的工作流程，韩沐坤老师表示，面部捕捉主要是通过视频采集、数据分析以及表情映射这三大类来进行工作。
通过对这三种工作方式的讲解，阐述了有点式和无点式面部捕捉的区别。他说道，在采集视频的过程中，反光点贴起来复杂，容易掉，不易洗。
基于坐标点的分析，在重构三维环境和反光点坐标时，需要对因为面部运动产生遮挡的反光点数据进行修复。虽然可以以极高精度还原表情，并且可以将反光点数量增加到很多，但是无法追踪眼球和嘴唇内部的信息，表演准备时间长。
基于表情库训练系统虚拟脸并分析图像中的面部特征，简单易用，批量处理效率高。
介绍完面部捕捉的工作流程，韩沐坤老师随后对面部三维扫描、建模的资产制作流程做了讲解，他表示，在制作资产的过程中，绑定的质量和水平直接影响到角色动画的流畅和细腻程度，角色绑定做不出的表情，再好的动作捕捉设备也无济于事。
紧接着向大家展示了面部捕捉在渲染引擎中实时的运动效果，体现面部捕捉系统在渲染平台下最好的对接。
下午，韩沐坤老师针对上午的内容介绍，进行了面部捕捉实际操作的讲解，尽可能的让每一位学员都掌握面部捕捉技术的操作流程，从而达到为学员普及面部捕捉知识的目的，让大家学习到顶尖的数字化产业制作技术。
面部捕捉的难度在于人脸表情的复杂性，不同肌肉运动的组合产生无数的微表情，难以通过简简单单的捕捉点采集还原出人类复杂多变的面部表情，稍微做的不到位就会让人察觉到异常。毕竟，我们每天都在有意无意的观察别人表情，本能上对表情变化这件事已经相当敏感。
但随着影视工业技术的发展，面部捕捉技术早已达到上大荧幕的精度要求，还可以做到表演现场的实时动画直接应用到生产端，就像呈现的虚拟演员Siren一样，面部捕捉技术已经发生了翻天覆地的变化，在降低成本的同时还加快内容的迭代，从而为产业带来新的发展方向。
好啦，今天迪生VR师资班面部捕捉的课堂就做到这里，我们明天再见！
