电影《阿凡达》之后，市场上出现了越来越多的利用CG技术做成的电影电视节目，这类电影在拍摄过程中往往需要用动作捕捉设备将人的动作映射到虚拟人物身上，而为了让这些虚拟的人物表现得更像人类，还需要利用更加精细的表情捕捉设备捕捉记录真实演员的真实表情。
机器学习使得实时面部表情捕捉系统在电影和游戏创作中得以广泛运用，但大家可能不知道的是，将演员的表情映射到虚拟人物脸上其实并没有想象中的那么简单：电影公司通常需要大量记录某个演员在多种状态下的面部表情数据，包括不同光线条件和拍摄角度等条件，以训练表情捕捉系统，这无疑需投入大量时间、人力和物力。
近日，迪士尼研究中心的研究人员在加利福尼亚州举行的3D视野国际论坛上展示了一项新技术，利用小样本数据综合生成训练系统需要的大量数据，可大幅减少训练面部表情捕捉系统所需的数据。
具体来说，迪士尼研究人员利用多摄像机采集模式，在均匀照明环境记录下演员的70个表情，再利用所得数据生成虚拟人脸。相关数据随后可被用来生成影片中所需环境条件和摄像机属性的训练数据，这种方法可有效缩短机器学习的准备过程。研究人员认为，采用该技术，训练模型所需的数据量可比之前减少数千倍，并且不会降低准确性。
这不仅将为电影和游戏创作节省成本、提升效率，还可以为推动机器学习发展提供思路。
作为一家传统的动画制作公司，迪斯尼在面部表情捕捉方面的研究不可谓不深。此前，迪斯尼便已经开发出新技术，利用单摄像头精确捕捉演员的3D 面部表情。在传统技术中，3D 面部表情的捕捉工作往往需要多台相机才能完成。
