DreamFace是由腾讯AI Lab精英团队研制的3D生成技术，于2023年在图形学顶会SIGGRAPH上第一次亮相。它开创性地完成了根据自然语言理解叙述迅速生成高保真音响3D数字人财产，成为首个具有“Production-Ready”（生产制造准备就绪）特征的AI生成专用工具。这一技术不但优化了传统式3d建模错综复杂的步骤，更意味着AI在数字化内容生产领域内的实际性提升。
1. 一键生成繁杂3D建模
客户只需键入一句叙述（如“年青亚洲女人，鲜红色长头发，运动风服饰”），DreamFace就可以在短期内生成包括骨骼结构、纹路材料、脸部情绪的一体化3D数字人实体模型，精密度做到影视剧级3D渲染规范。
2. 小细节可控个性化调节
支持对身型、服装、头型、神情等各个方面开展参数化设计调整，甚至可特定光照标准和发展趋势姿势，达到多元化写作要求。
3. 混合开发输出与兼容模式
生成的3D财产可以直接导出来至流行模块（如Unreal Engine、Unity），无缝拼接融进手机游戏、虚拟直播或影视广告制作步骤。
DreamFace的技术优点源于其多模块协同的AI架构设计：
- 文字-3D词义投射互联网：根据规模性词义两端对齐练习，将自然语言理解转化成3D实体模型几何结构、颜色和姿势主要参数。
- 生成对抗网络（GAN）：保证生成模型高保真度和结构合理化，处理传统技术中常用的“穿帮镜头”或“失帧”难题。
- 动画渲染提升：集成化腾讯官方自研的即时渲染引擎，适用动态性光照与物理模拟，显著降低后期制作成本费。
重要创新之处：其“生产制造准备就绪”特点表现在工业型稳定性与高效率，一次生成用时只需几分钟，相比传统手工制作建模节约90%之上时长。
- 2023年8月：在SIGGRAPH 2023首次亮相演试，引起制造行业高度关注。
- 管理团队奉献：由腾讯AI Lab机器视觉组核心产品研发，责任人张某某（笔名）在3D复建行业有十余篇顶会论文。
- 版本号演变：目前正处1.0稳定版环节，后面方案拓展至适用超自然力量人物角色（如奇妙微生物）及动态性情景生成。
- 影视剧与游戏软件开发：减少人物角色建模周期时间，减少中小型团队3D内容创作门坎。
- 虚拟形象与直播：迅速建立人性化数字人，用于虚拟主播、元宇宙概念社交等情景。
- 文化教育与医疗：生成高精密模特模型用以解剖学课堂教学或手术仿真模拟。
据行业现状，DreamFace的发布将推动全球3D具体内容生成市场容量在2025年提升$20亿（信息来源：腾讯新闻，2023），变成AI技术落地式实体经济关键实例。
虽然DreamFace已经实现明显提升，产业成长仍面临困境：
- 技术方面：需进一步提升生成模型多样性与文化艺术多元性（如丰富多样的种族特点）。
- 伦理道德与著作权：如何把握自动化技术创作与原创设计的知识产权管理，还需领域深入探讨。
将来，伴随着跨模态AI与游戏引擎的深度融合，DreamFace将实现“从概念到可互动3D人物角色”等各个环节自动化技术，重构数字内容产业绿色生态。
注：文中材料根据腾讯新闻有关SIGGRAPH 2023 DreamFace技术的公开报道（2023年8月）梳理。
DreamFace根据AI技术，客户提交一张2D人像图片后，系统采用人工智能算法剖析脸部特征，自动构建高性能的3D建模。该过程融合物理学3D渲染技术，生成模型不仅包含静态数据面部结构，还可以适用表情动画。客户还能通过电脑端专用工具Chat Alta与AI会话，用文字说明进一步调整生成结论，比如改动五官比例或设计风格。
难题二：DreamFace生成的3D数字人脸在哪些领域有运用？
广泛应用于元宇宙概念人物角色建立、影视剧游戏界面特效、虚拟主播等行业。比如：
- 游戏软件开发：迅速生成手机游戏角色建模，减少建模成本费；
- 虚拟社交：为消费者提供人性化3D avatar；
- 广告创意设计：制做动态性数字人广告宣传；
- 教育医疗：用以情境模拟或脸部情绪剖析。
其混合开发软件（如Blender、Maya）适用专业设备无缝拼接导进，达到商务级制做要求。
难题三：DreamFace与其它AI生成专用工具对比优势有哪些？
对比Stable Diffusion等纯2D生成专用工具，DreamFace的核心优势取决于：
1. 三维可动性：生成实体模型适用骨骼绑定脸部表情推动，可直接用于动画视频制作；
2. 便捷性：给予电脑端一键生成，不用编程技术；
3. 兼容模式：已兼容流行3D手机软件软件，提高视频后期制作高效率；
4. 物理学3D渲染：实体模型光照实际效果更准确，适宜高品质场景需求。
