只通過眼球反光，就能復(fù)現(xiàn)你眼中的世界？如此科幻的場景，竟然在這篇論文中成為現(xiàn)實(shí)
編者按：本文來自微信公眾號 新智元（ID：AI_era），作者：新智元，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)發(fā)布，頭圖來源攝圖網(wǎng)。
“唯一真正的探索之旅，不是去拜訪陌生的土地，而是透過別人的眼睛來觀察宇宙。”——馬塞爾·普魯斯特
(資料圖片)
通過別人的眼睛來看世界，這個(gè)又科幻又詩意（又恐怖）的想法，已經(jīng)成真了！
現(xiàn)在，我們只需利用眼睛的反光，就能三維重建這個(gè)人正在觀察的物體。
是的，這很黑鏡。
最近，來自馬里蘭大學(xué)的團(tuán)隊(duì)，提出一種全新的方法——通過利用包含眼睛反光的人像，來對攝像機(jī)沒有拍到的場景進(jìn)行三維重建。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2306.09348
項(xiàng)目地址：https://world-from-eyes.github.io/
經(jīng)典科幻中的場景都成真了？用眼睛反射產(chǎn)生輻射場重建？這個(gè)想法看似瘋狂，實(shí)則有足夠的理論依據(jù)。
作者介紹說，因?yàn)槿搜劬哂懈叨鹊姆瓷湫裕詮牟蹲筋^部移動(dòng)的一系列幀中，完全可以做到僅使用眼睛的反射，就能重建和渲染人們正在觀察的3D場景。
鑒于這個(gè)概念非?！负阽R」，而且這篇論文一發(fā)布沒幾個(gè)小時(shí)，《黑鏡》新一季就宣布上線了，這種巧合簡直讓人懷疑《黑鏡》的導(dǎo)演是不是也注意到了這篇論文。（狗頭）
黑鏡第六季今日上線
這項(xiàng)研究一出，網(wǎng)友們直接炸了。
所以，我們已經(jīng)快進(jìn)到這一步了？
這不就是2000年代《攻殼機(jī)動(dòng)隊(duì)》中的場景嗎？這些虛構(gòu)全都變成現(xiàn)實(shí)了！
100%的《銀翼殺手》，現(xiàn)在就給我一份拷貝吧。
儒勒·凡爾納的《基普兄弟》成真了！
當(dāng)然，也有人對此表示毛骨悚然：這個(gè)技術(shù)可千萬別被用于調(diào)查取證之類的事情。
而在今天，我們已經(jīng)有了Varjo眼動(dòng)追蹤相機(jī)，還有蘋果的VisionPro以及其他頭顯，這些設(shè)備都可以捕捉大量鏡頭素材，結(jié)合進(jìn)這項(xiàng)新技術(shù)，無數(shù)嶄新的科幻場景，恐怕馬上都要成真了……
通過利用光線在人眼上的微小反射，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種方法，可以使用在固定相機(jī)位置拍攝的單目圖像序列來重建人所觀察到的（非直視）場景。
不過，僅僅在觀察到的反射上訓(xùn)練輻射場是不夠的，原因有幾個(gè)：1）角膜定位中的固有噪聲，2）虹膜紋理的復(fù)雜性，3）每張圖像中捕獲的低分辨率反射。
為了解決這些挑戰(zhàn)，團(tuán)隊(duì)在訓(xùn)練過程中引入了角膜姿態(tài)優(yōu)化和虹膜紋理分解，并借助基于人眼虹膜的徑向紋理正則化損失。
與傳統(tǒng)的需要移動(dòng)相機(jī)的神經(jīng)場訓(xùn)練方法不同，他們使用的方法將相機(jī)放置在固定的視點(diǎn)上，完全依賴于用戶的移動(dòng)。
利用人眼反光，實(shí)現(xiàn)場景重建由于準(zhǔn)確估計(jì)眼睛的姿態(tài)十分困難，再加上虹膜和場景反射之間的紋理相互交織，因此這項(xiàng)任務(wù)頗具挑戰(zhàn)性。
為了解決這一問題，作者針對眼睛姿態(tài)、描述場景的輻射場以及觀察者的眼睛虹膜紋理，進(jìn)行了聯(lián)合優(yōu)化。
具體來說，主要的貢獻(xiàn)有三點(diǎn)：
1. 新的三維重建
提出了一種從眼睛圖像中重建觀察者世界的3D場景的新方法，可以將先前的基礎(chǔ)工作與神經(jīng)渲染的最新進(jìn)展相結(jié)合。
2. 虹膜的徑向先驗(yàn)
引入了虹膜紋理分解的徑向先驗(yàn)，顯著提高了重建的輻射場的質(zhì)量。
3. 角膜姿態(tài)的優(yōu)化
開發(fā)了一種角膜姿態(tài)優(yōu)化的過程，以減輕眼睛姿態(tài)估計(jì)的噪聲，克服了從人眼中提取特征的獨(dú)特挑戰(zhàn)。
結(jié)果顯示，利用這個(gè)全新的方法，我們可以通過移動(dòng)畫面，從眼睛的反射中獲得場景的多個(gè)視角，最終實(shí)現(xiàn)完整的場景重建。
更厲害的是，團(tuán)隊(duì)還嘗試?yán)肕iley Cyrus和Lady Gaga的MV，來重建她們眼睛里的景象。
作者表示，他們成功地重建了出現(xiàn)在Miley的眼中的物體，并且從Lady Gaga的眼中似乎看到了一個(gè)人的上半身。
然而，由于這些視頻的質(zhì)量不夠高，因此還不能斷定重建結(jié)果的準(zhǔn)確性。
Lady Gaga
Miley Cyrus
如何做到的？眾所周知，健康成年人的角膜幾何形狀幾乎相同。
因此，只需在圖像中計(jì)算一個(gè)人的角膜的像素大小，就可以準(zhǔn)確計(jì)算出他們的眼睛位置。
接下來，作者通過從相機(jī)拍攝光線，并將它們反射出近似的眼睛幾何形狀，來訓(xùn)練眼睛反射的輻射場。
為了避免人眼的虹膜在重建中出現(xiàn)，作者同時(shí)訓(xùn)練了一個(gè)學(xué)習(xí)虹膜紋理的二維紋理映射，來進(jìn)行紋理分解。
實(shí)驗(yàn)評估 合成數(shù)據(jù)評估首先，作者通過在Blender場景中放置人眼模型，進(jìn)行了合成數(shù)據(jù)上的評估。
下圖展示了僅利用眼睛反射重建的場景。
由于在現(xiàn)實(shí)生活中無法完美估計(jì)眼角膜，作者和評估了角膜姿態(tài)優(yōu)化對估計(jì)角膜半徑噪音的魯棒性。
為了模擬真實(shí)數(shù)據(jù)中可能遇到的深度估計(jì)誤差，作者通過使用不同噪音水平對每個(gè)圖像中觀察到的角膜半徑進(jìn)行縮放，來破壞觀察到的角膜半徑r_img。
下圖展示了在不同噪音水平下的性能變化。
值得注意的是，隨著噪音的增加，與無姿態(tài)優(yōu)化的重建相比，作者提出的姿態(tài)優(yōu)化重建在重建的幾何形狀和顏色方面更為魯棒。
這證明姿態(tài)優(yōu)化對于現(xiàn)實(shí)場景至關(guān)重要，因?yàn)閳D像中從投影的角膜到初始橢圓擬合并不完美。
此外，在有無紋理分解的情況下的定量比較顯示，作者的方法在SSIM和LPIPS方面在紋理分解的情況下表現(xiàn)更好。
值得注意的是，作者沒有計(jì)算PSNR，因?yàn)樵谠O(shè)置中，反射和場景本身之間的照明差異非常大。
真實(shí)世界評估為了保證視野的真實(shí)，作者選擇了索尼RX IV相機(jī)進(jìn)行拍攝，并使用Adobe Lightroom對圖像進(jìn)行后處理，以減少角膜反射中的噪聲。同時(shí)，作者在人物的兩側(cè)加入了光源來照亮目標(biāo)物體。
過程中，被拍的人需要在相機(jī)的視野范圍內(nèi)移動(dòng)，以便團(tuán)隊(duì)在每個(gè)場景中拍攝5-15幀圖像。
由于場景照明具有較大的動(dòng)態(tài)范圍，作者在所有實(shí)驗(yàn)中使用16位圖像，以避免丟失觀察到的反射中的信息。
平均而言，每個(gè)圖像中角膜只覆蓋約0.1％的區(qū)域，而目標(biāo)物體大約會(huì)占到20x20像素，并與虹膜紋理交錯(cuò)。
數(shù)據(jù)處理作者首先通過對圖像進(jìn)行角膜中心和半徑的估計(jì)，來獲得角膜的初始位置估計(jì)。
然后，使用平均深度和相機(jī)的焦距直接近似來計(jì)算角膜的三維位置，并計(jì)算其表面法線。
為了自動(dòng)化這個(gè)過程，作者使用Grounding Dino定位眼睛的邊界框，并使用ELLSeg對虹膜進(jìn)行橢圓擬合。
盡管角膜通常被遮擋，但我們只需要未遮擋的區(qū)域，因此可以使用Segment Anything來獲得虹膜的分割掩碼。
真實(shí)結(jié)果從下圖展示的效果中可以看出，作者的方法能夠從真實(shí)世界的人像圖片中重建3D場景，盡管存在角膜位置和幾何估計(jì)的不準(zhǔn)確性。
由于角膜邊界的模糊性，想要在圖像中實(shí)現(xiàn)精確的定位十分困難。
此外，對于某些眼睛顏色，如綠色和藍(lán)色，3D重建也會(huì)更加困難，因?yàn)楹缒ぜy理較亮。
此外，在沒有明確建模紋理時(shí)，重建后的畫面中還會(huì)出現(xiàn)更多的「漂浮物」。
為了解決這些問題，可以通過增加徑向正則化的程度，來改善重建的質(zhì)量。
不過，這個(gè)方法依然存在兩個(gè)主要的限制。
首先，目前的真實(shí)世界結(jié)果是基于「實(shí)驗(yàn)室設(shè)置」，例如對人臉進(jìn)行放大拍攝、使用額外的光源照亮場景等。而在更自由的環(huán)境中，就需要面對傳感器分辨率較低、動(dòng)態(tài)范圍較小且存在運(yùn)動(dòng)模糊等更大的挑戰(zhàn)。
其次，目前對虹膜紋理的假設(shè)（例如恒定紋理、徑向恒定顏色）可能過于簡化，因此該方法在眼睛大幅度旋轉(zhuǎn)時(shí)可能會(huì)失效。
作者介紹共同一作Kevin Zhang，目前是馬里蘭大學(xué)的博士生。
Brandon Y. Feng在馬里蘭大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，研究興趣集中在計(jì)算成像、中層視覺和計(jì)算攝影領(lǐng)域。曾開發(fā)了用于圖像和3D數(shù)據(jù)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用范圍涵蓋混合現(xiàn)實(shí)到自然科學(xué)等領(lǐng)域。
Jia-Bin Huang是馬里蘭大學(xué)副教授，此前在UIUC獲得了博士學(xué)位。研究興趣集中在計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。
參考資料：
https://world-from-eyes.github.io