FaceLIt – это генеративная модель, способная создавать 3D-лица, которые можно рендерить при разных условиях освещения и ракурсах, обученная только на 2D-изображениях без каких-либо ручных аннотаций. FaceLIt использует нейронные сети и нейронный рендеринг для синтеза реалистичных и детализированных 3D-лиц с учетом геометрии, текстуры, нормалей и освещения. FaceLIt также учитывает невербальные звуки речи, такие как вздохи, смех, плач и т.д., и может генерировать их в соответствии с выражением лица.
FaceLIt имеет множество применений в разных областях, таких как компьютерное зрение, графика, анимация, игры, медиа и др. FaceLIt может помочь создавать фотореалистичные 3D-портреты, анимированные аватары, виртуальные персонажи и многое другое. FaceLIt может также использоваться для улучшения качества и разнообразия данных для обучения и тестирования других моделей компьютерного зрения.
FaceLIt – это открытый проект, который разрабатывается компанией Apple и опубликован в рамках конференции CVPR 2023. FaceLIt доступен для бесплатного использования и распространения через GitHub. FaceLIt также имеет свой сайт, где можно скачать клиент для запуска модели на своем компьютере. FaceLIt постоянно совершенствуется и расширяется новыми функциями и возможностями.
FaceLIt – это нейросеть будущего, которая открывает новые горизонты для творчества и коммуникации с помощью 3D-лиц.
