4、增强现实中的深度学习应用：图像合成、人脸滤镜与3D模型生成

增强现实中的深度学习应用：图像合成、人脸滤镜与3D模型生成

1. 图像合成与阴影生成

在一些增强现实（AR）应用中，简单地将虚拟对象放置在现实世界背景上可能就足够了，比如在相机流上添加标签、图标或其他覆盖物的移动应用。然而，随着我们追求更沉浸式的混合现实体验，我们期望虚拟对象能与现实世界在颜色、光照和阴影方面保持一致，这个过程被称为图像协调。

利用生成对抗网络（GAN），图像协调可以被视为一个图像到图像的转换问题，即将背景图像的风格转移到前景图像上。但生成阴影比普通的图像到图像转换更为复杂，也是许多基于GAN的图像合成研究的重点。传统的阴影生成方法需要明确的光照、材料属性和几何信息，而这些信息通常难以获取，需要进行估计，而且估计计算困难，不准确时结果也不可信，因此GAN方法显得很有吸引力。

以下是几种基于GAN的阴影生成方法：
- Mask - ShadowGAN ：这实际上是一种阴影去除方法，使用类似于CycleGAN的循环一致架构，在未配对图像上训练模型。输入的阴影图像首先被转换为无阴影图像，两者相减得到一个阴影掩码，描绘出被去除阴影的位置和形状。无阴影图像与阴影掩码合成可恢复原始图像，从而保持循环一致性。该架构可以通过提供阴影掩码在无阴影图像上生成阴影，但并不总是实用。
- ShadowGAN ：这是第一个已知的基于GAN的阴影生成器，需要输入对象掩码和无阴影输入图像，掩码描绘的是对象而非阴影，然后生成阴影。它在配对图像上进行训练，一个训练实例包含一个或多个带有可见阴影的现实世界对象、一个无阴影的虚拟插入对象、插入对象的掩码以及带有适当渲染阴影的真实图像。该方法一次只能处理一个插