AI数字人捏脸原理（Facial expression synthesis via deep learning）

在数字娱乐和虚拟现实技术中，数字人物是不可或缺的一部分。其中，人物的面部表情是其中一个重要的元素。 在数字人物中实现表情的关键是实现捏脸技术。捏脸技术允许用户使用一系列控制点来自定义虚拟人物的脸部。最近，基于深度学习的捏脸技术已经取得了非常成功的结果。通过深度学习，可以根据输入的控制点来生成高质量的、逼真的表情。

深度学习模型：

这里介绍一种基于深度学习技术的数码人捏脸模型。 神经网络基于Convolutional Neural Networks（CNN）来实现。该模型包含到一个编码器和解码器，该编码器将输入的图片转换为低维度的向量，然后解码器使用该向量生成新的图片，该过程就是一个自编码器(Autoencoder)。

该模型的输入是一个控制点的坐标，该坐标系根据特定的3D人脸模型。坐标在人脸模型中定义了一个面部区域。模型为每个控制点生成一个权重，该权重指定该控制点对人脸模型的影响程度。该权重是我们最终学习的参数。

训练过程：

在训练过程中，我们收集人们制作的少量人脸表情照片和相应的控制点。 然后我们使用自编码器将图像转换成低维度向量，该向量与控制点生成的权重共同输入到我们的模型中以生成逼真的表情。我们使用反向传导算法训练模型，通过不断调整权重，最终使得生成的表情精度尽可能高。

代码示例：

为了方便理解，这里提供一个简单的Python代码示例，用于训练基于深度学