有哪些有趣的图形学(CG)和计算机视觉(CV)相结合的应用的例子？
图形学 (CG) 和计算机视觉 (CV) 的结合，绝不仅仅是简单的“把两者加起来”，而是一种能创造出惊人效果、解决复杂问题的强大协同作用。它们各自有擅长的领域，但当它们握手言欢时，就能打开新的维度，让虚拟与现实的界限变得模糊，让机器“看懂”并“创造”世界。
下面我来聊几个让我觉得特别有意思的，把这两门“艺术”与“科学”结合得淋漓尽致的应用：
1. 虚拟试穿：告别“照骗”，拥抱“真我”
想象一下，你正在网上购物，看到一件心仪的衣服，但总是担心实物颜色、质感和上身效果会和模特图差太多，退货流程又麻烦。虚拟试穿技术，就是CG和CV联手解决这个痛点的绝佳例子。
CV 在这里做什么？
人体姿态估计 (Pose Estimation)： 这是核心。CV算法会分析你上传的个人照片或实时摄像头捕捉到的视频，精准地识别出你身体的各个关键点，比如肩膀、肘部、臀部、膝盖等等。它能理解你的站姿、坐姿，甚至细微的动作。
人体形状估计 (Shape Estimation/Body Reconstruction)： 更进一步，CV会根据关键点信息，尝试重建你的3D身体模型。这比简单的2D点位更强大，能够估算出你的身体维度，比如肩宽、腰围、臀围等。
纹理和光照估计 (Texture and Lighting Estimation)： 为了让虚拟衣服穿在你身上更逼真，CV还会分析你照片中的光照条件和肤色纹理，以便后续CG渲染时能够匹配。
CG 在这里做什么？
3D 服装建模： 服装设计师会提前制作好衣服的3D模型，并赋予其逼真的材质（比如丝绸的光泽、棉布的垂坠感）。
绑定与蒙皮 (Rigging and Skinning)： 3D服装模型需要“绑定”到一个骨骼系统上，这个骨骼系统会随着CV识别人体姿态的变化而移动。然后，通过“蒙皮”技术，让衣服的表面能够平滑地贴合、变形，就像真的布料一样跟随你的身体动作。
渲染与合成 (Rendering and Compositing)： 最后，CG引擎会根据CV估计的光照信息，将3D服装模型以逼真的光影效果渲染出来，然后将这个虚拟的你和衣服合成到一起，形成最终的虚拟试穿效果图或视频。
为什么这个结合很有趣？
因为它直接解决了消费者的痛点。我们不再是看着一张平面的、经过精心摆拍的模特图来想象，而是能看到一件衣服“穿”在自己身上，虽然不是100%真实，但已经足够接近，大大降低了购买的顾虑。而且，随着CV技术的进步，现在很多虚拟试穿已经能做到动态捕捉，你稍微扭动一下身体，衣服的褶皱、垂坠感都能随之变化，那种“衣随身动”的感觉，真的非常神奇。
2. 增强现实 (AR) 中的虚拟物体放置：让魔法走进现实
AR技术，比如手机上玩《Pokémon GO》时，让那些可爱的虚拟宝可梦出现在你的真实世界街景中，就是CG和CV完美结合的典范。
CV 在这里做什么？
环境理解 (Environment Understanding)： CV算法会实时分析摄像头捕捉到的画面，识别出场景中的平面，比如桌面、地板、墙壁等。它还需要理解场景的空间结构，知道哪里是“地面”，哪里是“墙”。
平面检测与追踪 (Plane Detection and Tracking)： 这是AR应用的基础。CV需要找到稳定的平面，并持续追踪这个平面在现实世界中的位置和朝向，这样虚拟物体才能“稳定”地放置在上面，不会飘浮不定。
特征点匹配 (Feature Matching) / SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)： 在更高级的AR应用中，CV还会识别场景中的独特特征点（比如一个咖啡杯的边缘，一幅画的角落），并利用这些特征点来估计设备自身在三维空间中的位置和姿态。这就好比给设备装上了一双“眼睛”和“脑子”，让它知道自己在哪里。
CG 在这里做什么？
3D 模型创建与渲染： 虚拟物体（比如宝可梦、虚拟家具、或者一个科幻飞船）需要用CG技术创建3D模型，并赋予逼真的材质和纹理。
光照与阴影模拟： 为了让虚拟物体看起来“融入”真实环境，CG会根据CV分析到的真实世界的光照条件，为虚拟物体添加合适的光照和阴影。比如，一个虚拟的椅子放在有窗户的房间里，就应该能反射窗外的光，并且在地面上投射出相应的阴影。
交互设计： 当你触摸屏幕，想把虚拟家具放到某个位置时，CG会根据CV检测到的平面信息，将3D模型精确地放置在那里。
为什么这个结合很有趣？
它打破了现实与虚拟的界限，为我们提供了全新的互动体验。你可以“亲手”摆弄虚拟家具，看看它们是否适合你的房间；你可以把虚拟角色“带”到你的生活中，和它们合影；甚至可以在现实世界中体验一场完全由虚拟元素构成的科幻场景。这种“魔幻现实主义”的体验，正是CG和CV结合带来的魅力。
3. 电影特效中的数字替身与场景重建：让不可能成为可能
好莱坞电影里那些惊险刺激的动作场面，或者演员在危险场景中的“安全”替代，很多都离不开CG和CV的精妙结合。
CV 在这里做什么？
动作捕捉 (Motion Capture / MoCap)： 这是关键。演员穿着带有标记点的特殊服装，或者直接通过高精度摄像头捕捉演员身体和面部的每一个细微动作。CV算法会处理这些标记点或像素信息，将其转化为精确的3D运动数据。
表情捕捉 (Facial Capture)： 脸部表情比身体动作更复杂。CV会捕捉演员脸部上成百上千个微小变形，然后转化为数字面部模型上的相应表情。
场景扫描与重建 (3D Scanning and Reconstruction)： 为了在数字世界中还原真实场景，CV技术（如激光扫描、多视图立体视觉）会被用来获取场景的3D几何信息和纹理。
CG 在这里做什么？
数字角色建模与动画： 基于CV捕捉到的动作数据，CG艺术家会创建逼真的数字替身（如超级英雄、已经去世的演员、或者完全虚构的角色）。然后，将捕捉到的动作数据“驱动”这些3D模型，赋予它们生命。
数字场景构建： 将CV重建的3D场景与CG创建的虚拟元素（比如数字爆炸、特效粒子、额外的建筑）融合在一起。
合成 (Compositing)： 最后，将捕捉到的真实演员表演（如果还需要部分真实演员的话）、数字替身、以及CG特效，通过复杂的合成技术无缝地结合起来，形成最终的电影画面。
为什么这个结合很有趣？
它让电影制作的可能性大大扩展。演员无需在危险的环境中表演，演员的表演可以被“复制”到数字角色上，从而创造出我们日常生活中无法想象的画面。比如，电影《阿凡达》中的潘多拉星球，就是CG和CV结合的极致体现，我们看到的那些奇幻生物和场景，都是通过这种方式创造出来的。而且，现在CG和CV技术已经发展到可以让数字角色拥有和真人演员几乎一样的面部表情和情感表达，这真是太令人惊叹了。
4. 智能驾驶中的环境感知与虚拟仿真：安全上路的关键
自动驾驶汽车，可以说是CG和CV结合最“务实”也最“重要”的应用之一。为了让汽车能在复杂的交通环境中安全行驶，它必须同时具备“看懂”和“预测”的能力。
CV 在这里做什么？
物体检测与识别 (Object Detection and Recognition)： 识别道路上的车辆、行人、自行车、交通标志、交通信号灯等。
车道线检测 (Lane Detection)： 精准识别车道线，帮助车辆保持在车道内行驶。
深度估计 (Depth Estimation)： 根据相机图像估计出物体与车辆的距离。
目标追踪 (Object Tracking)： 持续追踪识别出的物体，预测它们的运动轨迹。
交通标志和信号识别： 读取交通标志的含义（限速、禁止通行等），识别交通信号灯的状态（红灯、绿灯）。
CG 在这里做什么？
高精度地图与仿真环境构建： 为自动驾驶汽车提供详细的高精度3D地图，并且可以构建出各种复杂的交通场景进行模拟训练，比如恶劣天气、特殊路况、突发事件等。
传感器仿真： 模拟不同传感器（摄像头、雷达、激光雷达）在真实世界中的工作表现，包括噪声、遮挡、光照变化等。
虚拟训练数据的生成： 通过CG在仿真环境中生成大量的、各种各样的驾驶场景数据，这些数据可以用来训练CV模型，并且比真实世界的数据更容易获取和标注。
测试与验证： 在真实的道路上进行测试之前，可以在高度逼真的CG仿真环境中对自动驾驶算法进行大量的测试和验证，找出潜在的问题。
为什么这个结合很有趣？
它直接关乎生命安全和交通效率。CV让汽车拥有了“眼睛”，能够感知周围的世界；而CG则为这双“眼睛”提供了训练和测试的“游乐场”和“实验室”。通过CG生成的“数据”，我们可以在一个安全可控的环境中，反复打磨CV算法，让它们在面对真实世界中的各种复杂和不可预测情况时，能够做出最安全、最正确的判断。试想一下，一个算法能够在数百万公里的虚拟驾驶里程中经历各种极端情况，然后才被允许在真实道路上运行，这该是多么强大的一个安全保障！
总结一下，CG和CV的结合，就像给机器装上了“眼睛”和“创造力”。
CV 负责 “看见”：理解现实世界，提取信息，识别模式。
CG 负责 “创造”：构建虚拟世界，模拟现实，生成内容。
当两者强强联手，我们就能：
更智能地与世界互动： 虚拟试穿、AR购物、游戏体验。
更安全地探索世界： 自动驾驶、机器人导航。
更自由地创造内容： 电影特效、虚拟现实。
这些应用只是冰山一角，随着技术的不断进步，CG和CV的结合还将带来更多令人惊叹的可能性，让我们对未来的科技充满期待。
下面我来聊几个让我觉得特别有意思的，把这两门“艺术”与“科学”结合得淋漓尽致的应用：
1. 虚拟试穿：告别“照骗”，拥抱“真我”
想象一下，你正在网上购物，看到一件心仪的衣服，但总是担心实物颜色、质感和上身效果会和模特图差太多，退货流程又麻烦。虚拟试穿技术，就是CG和CV联手解决这个痛点的绝佳例子。
CV 在这里做什么？
人体姿态估计 (Pose Estimation)： 这是核心。CV算法会分析你上传的个人照片或实时摄像头捕捉到的视频，精准地识别出你身体的各个关键点，比如肩膀、肘部、臀部、膝盖等等。它能理解你的站姿、坐姿，甚至细微的动作。
人体形状估计 (Shape Estimation/Body Reconstruction)： 更进一步，CV会根据关键点信息，尝试重建你的3D身体模型。这比简单的2D点位更强大，能够估算出你的身体维度，比如肩宽、腰围、臀围等。
纹理和光照估计 (Texture and Lighting Estimation)： 为了让虚拟衣服穿在你身上更逼真，CV还会分析你照片中的光照条件和肤色纹理，以便后续CG渲染时能够匹配。
CG 在这里做什么？
3D 服装建模： 服装设计师会提前制作好衣服的3D模型，并赋予其逼真的材质（比如丝绸的光泽、棉布的垂坠感）。
绑定与蒙皮 (Rigging and Skinning)： 3D服装模型需要“绑定”到一个骨骼系统上，这个骨骼系统会随着CV识别人体姿态的变化而移动。然后，通过“蒙皮”技术，让衣服的表面能够平滑地贴合、变形，就像真的布料一样跟随你的身体动作。
渲染与合成 (Rendering and Compositing)： 最后，CG引擎会根据CV估计的光照信息，将3D服装模型以逼真的光影效果渲染出来，然后将这个虚拟的你和衣服合成到一起，形成最终的虚拟试穿效果图或视频。
为什么这个结合很有趣？
因为它直接解决了消费者的痛点。我们不再是看着一张平面的、经过精心摆拍的模特图来想象，而是能看到一件衣服“穿”在自己身上，虽然不是100%真实，但已经足够接近，大大降低了购买的顾虑。而且，随着CV技术的进步，现在很多虚拟试穿已经能做到动态捕捉，你稍微扭动一下身体，衣服的褶皱、垂坠感都能随之变化，那种“衣随身动”的感觉，真的非常神奇。
2. 增强现实 (AR) 中的虚拟物体放置：让魔法走进现实
AR技术，比如手机上玩《Pokémon GO》时，让那些可爱的虚拟宝可梦出现在你的真实世界街景中，就是CG和CV完美结合的典范。
CV 在这里做什么？
环境理解 (Environment Understanding)： CV算法会实时分析摄像头捕捉到的画面，识别出场景中的平面，比如桌面、地板、墙壁等。它还需要理解场景的空间结构，知道哪里是“地面”，哪里是“墙”。
平面检测与追踪 (Plane Detection and Tracking)： 这是AR应用的基础。CV需要找到稳定的平面，并持续追踪这个平面在现实世界中的位置和朝向，这样虚拟物体才能“稳定”地放置在上面，不会飘浮不定。
特征点匹配 (Feature Matching) / SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)： 在更高级的AR应用中，CV还会识别场景中的独特特征点（比如一个咖啡杯的边缘，一幅画的角落），并利用这些特征点来估计设备自身在三维空间中的位置和姿态。这就好比给设备装上了一双“眼睛”和“脑子”，让它知道自己在哪里。
CG 在这里做什么？
3D 模型创建与渲染： 虚拟物体（比如宝可梦、虚拟家具、或者一个科幻飞船）需要用CG技术创建3D模型，并赋予逼真的材质和纹理。
光照与阴影模拟： 为了让虚拟物体看起来“融入”真实环境，CG会根据CV分析到的真实世界的光照条件，为虚拟物体添加合适的光照和阴影。比如，一个虚拟的椅子放在有窗户的房间里，就应该能反射窗外的光，并且在地面上投射出相应的阴影。
交互设计： 当你触摸屏幕，想把虚拟家具放到某个位置时，CG会根据CV检测到的平面信息，将3D模型精确地放置在那里。
为什么这个结合很有趣？
它打破了现实与虚拟的界限，为我们提供了全新的互动体验。你可以“亲手”摆弄虚拟家具，看看它们是否适合你的房间；你可以把虚拟角色“带”到你的生活中，和它们合影；甚至可以在现实世界中体验一场完全由虚拟元素构成的科幻场景。这种“魔幻现实主义”的体验，正是CG和CV结合带来的魅力。
3. 电影特效中的数字替身与场景重建：让不可能成为可能
好莱坞电影里那些惊险刺激的动作场面，或者演员在危险场景中的“安全”替代，很多都离不开CG和CV的精妙结合。
CV 在这里做什么？
动作捕捉 (Motion Capture / MoCap)： 这是关键。演员穿着带有标记点的特殊服装，或者直接通过高精度摄像头捕捉演员身体和面部的每一个细微动作。CV算法会处理这些标记点或像素信息，将其转化为精确的3D运动数据。
表情捕捉 (Facial Capture)： 脸部表情比身体动作更复杂。CV会捕捉演员脸部上成百上千个微小变形，然后转化为数字面部模型上的相应表情。
场景扫描与重建 (3D Scanning and Reconstruction)： 为了在数字世界中还原真实场景，CV技术（如激光扫描、多视图立体视觉）会被用来获取场景的3D几何信息和纹理。
CG 在这里做什么？
数字角色建模与动画： 基于CV捕捉到的动作数据，CG艺术家会创建逼真的数字替身（如超级英雄、已经去世的演员、或者完全虚构的角色）。然后，将捕捉到的动作数据“驱动”这些3D模型，赋予它们生命。
数字场景构建： 将CV重建的3D场景与CG创建的虚拟元素（比如数字爆炸、特效粒子、额外的建筑）融合在一起。
合成 (Compositing)： 最后，将捕捉到的真实演员表演（如果还需要部分真实演员的话）、数字替身、以及CG特效，通过复杂的合成技术无缝地结合起来，形成最终的电影画面。
为什么这个结合很有趣？
它让电影制作的可能性大大扩展。演员无需在危险的环境中表演，演员的表演可以被“复制”到数字角色上，从而创造出我们日常生活中无法想象的画面。比如，电影《阿凡达》中的潘多拉星球，就是CG和CV结合的极致体现，我们看到的那些奇幻生物和场景，都是通过这种方式创造出来的。而且，现在CG和CV技术已经发展到可以让数字角色拥有和真人演员几乎一样的面部表情和情感表达，这真是太令人惊叹了。
4. 智能驾驶中的环境感知与虚拟仿真：安全上路的关键
自动驾驶汽车，可以说是CG和CV结合最“务实”也最“重要”的应用之一。为了让汽车能在复杂的交通环境中安全行驶，它必须同时具备“看懂”和“预测”的能力。
CV 在这里做什么？
物体检测与识别 (Object Detection and Recognition)： 识别道路上的车辆、行人、自行车、交通标志、交通信号灯等。
车道线检测 (Lane Detection)： 精准识别车道线，帮助车辆保持在车道内行驶。
深度估计 (Depth Estimation)： 根据相机图像估计出物体与车辆的距离。
目标追踪 (Object Tracking)： 持续追踪识别出的物体，预测它们的运动轨迹。
交通标志和信号识别： 读取交通标志的含义（限速、禁止通行等），识别交通信号灯的状态（红灯、绿灯）。
CG 在这里做什么？
高精度地图与仿真环境构建： 为自动驾驶汽车提供详细的高精度3D地图，并且可以构建出各种复杂的交通场景进行模拟训练，比如恶劣天气、特殊路况、突发事件等。
传感器仿真： 模拟不同传感器（摄像头、雷达、激光雷达）在真实世界中的工作表现，包括噪声、遮挡、光照变化等。
虚拟训练数据的生成： 通过CG在仿真环境中生成大量的、各种各样的驾驶场景数据，这些数据可以用来训练CV模型，并且比真实世界的数据更容易获取和标注。
测试与验证： 在真实的道路上进行测试之前，可以在高度逼真的CG仿真环境中对自动驾驶算法进行大量的测试和验证，找出潜在的问题。
为什么这个结合很有趣？
它直接关乎生命安全和交通效率。CV让汽车拥有了“眼睛”，能够感知周围的世界；而CG则为这双“眼睛”提供了训练和测试的“游乐场”和“实验室”。通过CG生成的“数据”，我们可以在一个安全可控的环境中，反复打磨CV算法，让它们在面对真实世界中的各种复杂和不可预测情况时，能够做出最安全、最正确的判断。试想一下，一个算法能够在数百万公里的虚拟驾驶里程中经历各种极端情况，然后才被允许在真实道路上运行，这该是多么强大的一个安全保障！
总结一下，CG和CV的结合，就像给机器装上了“眼睛”和“创造力”。
CV 负责 “看见”：理解现实世界，提取信息，识别模式。
CG 负责 “创造”：构建虚拟世界，模拟现实，生成内容。
当两者强强联手，我们就能：
更智能地与世界互动： 虚拟试穿、AR购物、游戏体验。
更安全地探索世界： 自动驾驶、机器人导航。
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这些应用只是冰山一角，随着技术的不断进步，CG和CV的结合还将带来更多令人惊叹的可能性，让我们对未来的科技充满期待。
网友意见
虚拟试衣（Virtual Try-On）就是一个Vision和Graphic相结合的应用。首先，虚拟试衣这个任务的设定基本上是，给定一个人和一件衣服，生成一张图片让这个人穿上这件衣服。
对于这个任务，如果想要人的身材和衣服的物理性质被完美模拟的话需要，需要精准用graphic技术对衣服和人进行3D建模。但是考虑到数据收集的成本和运算时间，一些vision people提出算法，用GAN或者别的neural network来取代某些建模的步骤。虽然并不能保证衣服的物理性质完全正确，但也是plausible的。
比如VITON（Han et al. CVPR 2018) 完全把这个task当成一个2D image task来做——直接以一张人的图片和一张衣服的图片作为输入，然后用GAN来直接生成这个人穿上这件衣服的样子。这种模型end-to-end，不涉及到任何3D运算。
再比如比如NHRR（Sarkar et al. ECCV 2020）2D转3D，先用densepose+SMPL把一张2D人像照片转换成3D人体模型，再用neural network从2D的衣服上学UV map，把衣服render到3D人体模型上。
最后如果对纯2D的虚拟试衣模型感兴趣可以阅读我的文章
References
Han, Xintong, et al. "Viton: An image-based virtual try-on network."Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018.
Sarkar, Kripasindhu, et al. "Neural re-rendering of humans from a single image."European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.
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