数字人、虚拟形象的开发逐渐成为了新兴的技术议题，除了用于虚拟真人类形象，数字人的开发技术也能让角色表情更加生动，并且与观众互动。近期，Unity 技术团队制作了一个数字人Demo，很多业内人士都对此表示很有兴趣。

在Unity技术开放日-上海站上，Unity技术美术团队和技术团队就为大家介绍了这套基于 Unity的数字人生产流程。本文截取了其中的重点内容，如果你对数字人感兴趣不妨继续读下去。

“关于数字人脸部动画的制作，我们是用手机苹果 ARKit 方法进行面部表情捕捉的。”Unity TA团队的讲师Michael说道。

关于面部表情捕捉，这其实是另外一项技术，需要搭配苹果手机并使用Face Cap app软件，面部表情捕捉可以提供更高精度和细节的面部表情。通过使用 FBX 文件导件，可以用左边的白模把动作移动到角色上。

有关虚拟人创作主要分为两个主题，一个是渲染，一个是流程。接下来让我们看看渲染部分的内容。

虚拟人头发渲染

渲染这里首先要做的第一件事，就是用机器扫描一位真人。

Unity最近发布了全新的头发系统。基本头发制作流程是用Maya X-gen来做头发，X-gen主要工具也是现在很多影视团队的选择。之后再导到Unity里，生成tfx文件并在Unity里做头发的渲染。这套头发工具集成了AMD的头发技术，所以格外逼真。

在设置我们可以将不同的配置进行分组，每个配置文件都可以调细节。头发工具共分三个主要区，一个控制头发生成，一个控制头发动态，最后一个控制头发颜色, 美术师可以设计自己的组, 另外发尾部分的宽阔度也是可以动态调整的。

Unity将头发系统集成到HDRP（高清渲染管道）的头发材质里，用头发黑色素物理参数调出喜欢的发色，也可以用Dye Color直接加入一个你想要的任何颜色。

虚拟人制作流程

整个过程很简单，首先要根据FaceCode标准扫描极限表情，由模特在光场设备里做出那些表情，并被拍摄下来。剩下的事就是关于模型清理工作了，目前这部分也可以交给AI 算法来做从而实现节省人力的目的。

当我们清理出模型之后便需要开始做BlendShap（以下简称BS）拆分，关于这一部分方法有很多。FACS 在理论上人支持60个极限表情，从解剖学上讲，这60个表情可以非线性地组合出任意表情。但是我们做表情对话时，没办法只用60个表情就做出所需的所有表情。因此，这就涉及到BS拆解过程了。拆解的数量，与用户想追求的精度相关，也跟成本相关。在此项目中仅仅扫描了45个有代表性的极限表情，并拆分出了300多个BS。

有些算法有可能会进行重复拆解。实际上BS和BS不是完全叠加而回归到极限表情，它可能有些加和减的关系。如果AI将BS拆解成这样时就可能需要人为进行修正。比如一个嘴唇往下的动作是几个 BS 的组合，但是有一个BS是凹进去的，那么这个凹进去的就需要人为进行修正。因为这些极限表情和别的表情组合的时候会出问题。出现这种问题的时候，就需要人为进行修正，因此自动拆的算法还需要演进。

我们可以把表情贴图简单地划分为表情和微表情。表情上结构性的变化需要做在模型上，有些因为结构性变化而产生的挤压的纹理性变化的话，则需要做成贴图。贴图是Winkle Map，它是一 Normal的表情贴图，在不同表情间可进行切换，一张脸上往往会有五六张Winkle Map。

其实在扫描之后的数据是要把眉毛和一些眼睫毛从Map上去掉的，因为在做重拓扑和修模型时，这些都是噪声，是不需要的；但这些东西又在渲染时会用到。因此需要先进行删除，然后后面再把这些部分给加回去。像在此项目中，眉毛是用插片的方式来做的。

流程上还有修贴图，除了Winkle Map，还有一个Blood Flow Map（血流图），当你脸皱起来后，因为收挤压，某个地方的血流图会发生改变，那么这个地方的颜色会变深，这个表现在微表情中，也算在贴图中。所以关于微表情的贴图有两套，Winkle和Blood Flow，这是比较常规的操作。

这里是我们发现可以继续迭代的地方，修模型的部分，如果有足够的美术资源，其实是不用考虑算法的问题。

修完模型，拆完BS之后一般会做Rigiging 和模型Capture，因为用户最后想要的是快速生产高质量的表情动画。在Rigging中，相信大家一定会遇到一些这样的情况，比如Retargeting，这是因为不是模特去驱动他自己，而很可能是别人去驱动他，所以一定会有 Retargeting；还有就是Secondary Geometry 、Dynamic Winkle与Blood Flow，但是现在Unity目前还没做到Dynamic。目前本项目是在Shader中实现的，有关需要哪些贴图，让贴图对应表情等等一系列工作目前都是由用户自己来处理的，但这些简单枯燥的工作后期相信会有一些以AI的方式来实现。

关于模型Capture ，目前有两个方案，用一些第三方提供的高精度结果去驱动模型。在这个项目中，Unity团队通过ARKit或者谷歌开源的AR core里face的model来做特征提取，从而驱动模型。但是模型capture也有可以迭代的地方，如果我们以Marker Based来驱动的话，后期就可能会需要修改一些Marker Tracking有问题的地方。如果用户选择自己做或者买第三方的Motion Capture设备也是可以的。因为有头盔的话就可以做更高质量的模型capture。

最后有关数字人的生态流程还有几个问题，一个是真人扫描数据的处理，就是模型的重建，那就会牵扯到算法的事；一些扫描得不太好的地方要修；还有就是贴图的重建。项目中出了刚才提到的两张贴图 Winkle Map 和 Blood Flow Map，其实我们还有一张提供颜色的图，Color Map。现在的设备都有偏正光，所以它会给你偏正的结果，但是实际上用户也要去做类似Delighting 的事，才能够得到一个没有光照的结果。

还有就是关于faceCode的扫描数据，目前我们能见到的虚拟人都是这样做的，就是模特去表演faceCode里的表情。做完之后进行BlendShap、Winkle Map、Blood Flow Map以及Face Rigiging的制作。而目前Face Rigiging 没有一致的标准，基本上是用户自己定义标准，能实现一个合理的、容易做动画的搭建就可以了。如果没有高质量的模型capture前提下，做动画很多时候还是需要人工手动修出来的，所以Face Rigiging这一步非常重要。

表情驱动会有一套控制器，人脸上有很多点，这里是参考 Unity 国外团队做《异教徒》项目的那一套来做的。传统做动画的方式就是上文中提到的以人工修帧为主的方式，还有面部驱动的方式，下一步Unity还将在这些流程之中试着加入一些AI的算法来优化整体流程。

下图是通过扫描得到的模型。我们可以清晰的看到在图中有这样那样各种问题。就是说我们虽然也是非常高精度的摄像机，基本摄像机有三套，一个负责颜色，一个负责光学，还有一个负责高速摄像，这三套相机可以提供人脸重建的非常高面素的mesh，但是拿到的 Geometry 也会有这样的问题，就比如像我们拿到的头是左边那样子的，但是模型的眼睛基本上全部坏掉了，这就需要建模师把它给手工修出来。还有耳朵也有可能是坏掉的，总之，扫描出来的模型会有很多坏掉的地方，这就是修模型时候后期要处理的事。

在修完模型之后，我们需要将模型重拓扑到一个合适的 Layout，还有就是上文中提到的扫描出来的模型也会提供Normal的贴图。贴图里有什么东西呢？这里其实也有一个值得迭代的点，就是这个贴图的使用率，实际上现在有很多做影视的公司，他们其实都在要求高分辨率的贴图，比如16K的贴图。但正是因为精度不够，实际上贴图的 layout 是不太好的。

制作表情，需要遵循以下步骤：

第一步，是先Remove掉那些我们不想要的Geometry，这里包含上文中说到的眉毛、眼睫毛这些，还有一些噪点，因为它扫出来的那个面素是一个巨大的开销，所以我们需要清理掉它。

第二步，在清理掉它之后，我们需要重拓扑，现在大家重拓扑都会用3D软件来做。

这里我们加Subdivide base mesh的原因是因为清理之后有一些地方需要增加细节，比如眼皮的地方，如果是双眼皮，一定是把它给叠起来的，因为在将来做动画时一定会有闭眼的时候。所以在眼皮处的Mesh的段数要加多一些，然后再去掉一些噪声和进行一些细节处理就可以了。