AI lập bản đồ 200.000 bộ dữ liệu khuôn mặt 3D để cải thiện robot hình người

Một nhóm nghiên cứu từ Trung Quốc, do Giáo sư SONG Zhan và Tiến sĩ YE Yuping dẫn đầu, đã phát triển một bộ dữ liệu khuôn mặt 3D quy mô lớn và một mô hình AI sáng tạo nhằm cải thiện tính chân thực của robot hình người. Khác với các phương pháp truyền thống dựa trên việc ánh xạ kết cấu 2D hoặc khuôn mặt 3D tổng hợp, phương pháp của họ xử lý trực tiếp các bản quét khuôn mặt 3D thô, giải quyết các sai lệch do việc không khớp kết cấu và sự khác biệt trong mô hình kỹ thuật số. Nhóm nghiên cứu đã tạo ra một cơ sở dữ liệu toàn diện gồm khoảng 200.000 bản quét khuôn mặt 3D độ trung thực cao, bao gồm cả bộ dữ liệu đa biểu cảm và động 4D, trở thành một trong những bộ sưu tập có cấu trúc lớn nhất về dữ liệu khuôn mặt người 3D thực tế cho đến nay. Bộ dữ liệu này đã được công nhận bởi Chương trình Bộ dữ liệu AI Chất lượng cao năm 2025 của tỉnh Phúc Kiến. Các nhà nghiên cứu đã giới thiệu một mạng chú ý đồ thị hợp nhất độ cong (CF-GAT) phân tích các đám mây điểm không có thứ tự đại diện cho hình học khuôn mặt mà không cần kết cấu bề mặt. Bằng cách kết hợp chiến lược lấy mẫu dựa trên hình học và mã hóa độ cong như một tiên nghiệm hình học trong cơ chế chú ý của mô hình,