在年度计算机视觉会议CVPR上，Facebook展示了一种全新算法“PIFuHD”，该算法仅通过一个摄像头就可以生成人体超高清3D模型。

Facebook是VR头显厂商Oculus的母公司，这家全球闻名的科技巨头同样也是公认的机器学习领域领军企业。机器学习技术是应用于OculusQuest和RiftS的核心技术，这两款头显都具有“Inside-Out”定位追踪功能，从而无需外部基站即可达到亚毫米级的定位精度。而随着Quest手势追踪功能正式版本的发布，用户无需手柄即能精准定位手部动作。

此前，在由三名Facebook员工和一位南加州大学的研究人员联名发表的一篇名为《PIFuHD》的论文中，他们阐述了一种全新的机器学习系统，该系统可以从一张1K大小的图像中生成人体及其衣服的超高清3D模型，而这个过程无需采用深度传感器或运动捕捉装备。

基于当今的硬件水平，像PIFu这样的系统只能处理相对低分辨率的输入图像，这严重影响了输出模型的准确性和细节展示。而PIFuHD则采用了一种全新的算法，对输入图像进行降采样，并将其输入到PIFu的低细节“course”基础层，然后通过一个全新的独立网络，使用全分辨率来展示超高清的细节内容。

早在2019年3月，Facebook就展示了VR化身项目“CodecAvatars”，但该项目仅支持还原用户头部和面部表情，特别是要生成用户化身，还需要使用132个摄像头对准用户的头部进行费时且成本昂贵的扫描成像。

在2019年5月召开的F8年度会议上，Facebook展示了一种考虑了人体肌肉和骨骼机能的全新VR化身模型，以前所未有的逼真还原度向我们展示了实时无标记人体追踪技术。

多年以来，Facebook一直都在潜心研究VR化身技术，其最终目标是让用户真实存在VR环境之中并以真实面貌与他人进行互动。虽然“PIFuHD”算法离应用于消费端产品还有很长一段路要走，但我们依然看到了该技术的远大前景，值得期待。