自从2022年厦门速相科技旗下“速哇3D摄影”投入市场以来，在很短的时间内，让数万用户通过3D摄影技术，获得自己的真人手办，为他们留下美好的回忆与感动。
CHAPTER. 01
技术与变革
但是，技术问题始终困扰着行业的发展进程。与平面摄影需要修图一样，3D摄影的原始数据在三维重建过程中会产生更多的瑕疵。这些瑕疵可能包括几何形状的误差、纹理的失真等，需要通过专业的清洁和修复才能呈现出完美的效果。
（修模前和修模后数据）
这种重人力的投入方式，不仅处理效率低，而且质量不稳定，极大地影响了客户的体验。从业者也面临着人才建设难、人力投入大的问题。可以说，修模环节成为制约3D真人手办发展的最大瓶颈。
（人工修模）
历时近1年的投入，厦门速相科技研发了AI人像修模网络-Mesh Repair Net，标志着AI为3D 人像的数据修复提供了生产力。
Mesh Repair Net采用自然语言处理（NLP）中最主流的架构 Transformers 来学习Mesh修复的成对交互和全局相关性的结构信息。
Mesh Repair Net具有以下优点：
CHAPTER. 01
修复能力持续提升
速相科技经过2年多的积累，沉淀了丰富的用户需求场景。基于这些需求反馈，该模型采用监督学习的深度学习方法，持续训练模型，针对边界场景调整优化算法，从而持续提升修复能力。
CHAPTER. 02
支持高面数的Mesh（网格）修复
为了还原3D人物模型的质感，通常需要超高面数的3D数据，这对算力要求极高，超出了商业化对算力资源的消耗极限。针对这个挑战，速相团队设计了批量分割算法，解决了超高面数带来的算力成本问题。
CHAPTER. 03
Mesh和颜色同时修复
Mesh的数据结构包括了点、线、面、颜色等多重属性，针对这样复杂的数据场景，速相团队设计了支持复合通道的神经网络，旨在处理这种复杂的数据结构。该网络通过数学逻辑上的简化，将复杂的 Mesh 数据结构转化为简单的多通道神经网络。解决了Mesh和颜色的同时修复问题。
CHAPTER. 04
修复过程无需人工干预
目前完成了Mesh数据预处理、训练、推断全业务流程的开发，修复过程无需人工干预，自动完成修复。针对少部分异常数据，他们设计了自动优化重新训练的流程。
通过Mesh Repair Net，3D人像数据修复将陆续摆脱过去大量的人工雕刻流程，人工只需进行修复后质量检查并做修补。不仅大大提高了修模的速度，还保证了修复质量的稳定性。
（Mesh和贴图修模对比）
这一技术的诞生，标志着3D修模环节
迈入了AI时代，展望未来
速相科技将拥抱行业，与业内同仁共同推动行业进步。
为整个 3D摄影行业带来更多的创新和突破。
