Meta元宇宙中專利系列介紹（一）： 頭像化身保真度和個性化專利
https://bit.ly/3tT8iyy
在未來的元宇宙中，絕對少不了的元素之一，就是在虛擬世界代表個人身份的頭像化身或
數位分身（digital avatars/twin或稱數位雙生，即俗稱阿凡達），因為元宇宙中仍需要
「以人為本」，只是，這個人已變成「虛擬人」(virtual humans)。目前現有頭像化身之
形成，是依賴系統在螢幕上所提供的多種類型供使用者選擇，然後再手動進行個人化製作
，然而這樣的系統不僅操作起來很耗時，而且通常完成後的頭像化身也不像使用者本人，
很難展現出其具有專屬之「個性化」。再者，即便現在有專業的3D建模設計師，可手動繪
製創造出使用者的外貌特徵與輪廓，但仍需相當長時間來修改。
有鑒於以上的缺點，Meta於2019年10月提出一件改善的方法與系統，並在2022年初就獲准
美國發明專利案號US11,217,036B1「頭像化身保真度和個性化」（Avatar Fidelity and
Personalization，其申請日為2019/10/07，核准日為2022/01/04，預計到期日為
2039/10/07，以下稱本專利），本專利顯示一項頭像化身之個性化引擎(avatar
personalization engine)，使用所謂的皮膚複製器(skin replicator)工具，根據使用者
的照片創造出栩栩如生之3D頭像，再增添與使用者匹配之附加特徵如髮型、眉毛形狀、面
部毛髮、眼鏡等，使頭像化身模型進一步得以顯現出個性化；目的在擬創造人物之3D複製
，具超現實性以至於與真實無從區分 [註1]。
本專利最大的貢獻，在於將頭像化身予以個性化的形成方法，而非在裝置或系統。具體而
言，其揭露一種自動生成個人化的頭像化身，請參考圖一，係從使用者圖像到形成個人化
的頭像化身的自動生成示意圖。
https://imgur.com/jB4JGrB
本專利揭露電腦執行一連串的圖像辨識與生成的演算法（當然也包含一種機器學習）。首
先，執行步驟702，透過圍繞在使用者周圍的多個攝像裝置，擷取一或多個使用者圖像，
而使用者圖像又對應許多生物特徵數據；然後進入步驟704，透過基於使用者圖像創造3D
使用者模型，其中3D使用者模型可和一般人模型比較，以確認使用者與一般人模型之間的
增量(delta)，如圖二所示：
https://imgur.com/awFxUE6
所謂的增量就是執行步驟706，分析使用者臉部的表面紋理和個性化特徵，例如面部特徵
的曲率和大小的差異之計算：中前額804和854、右臉頰810和860、左臉頰812和862、鼻子
（在尖端）820和870、上唇816和866，下唇818和868和下巴線814和864。此外，針對面部
特徵進行長度差異之計算：例如眼睛806和856之間的距離以及耳朵808和858的長度。
接著，執行步驟708，將步驟706已完成分析的確認之表面紋理和個性化特徵套入到步驟
704的3D模型中。然後，執行步驟710，將使用者與一般人模型之間的增量套用到一3D通用
模型(generic avatar model)，如圖三所示。也就是說，將增量（圖中標號880）套用到
3D通用模型902，以形成個人化頭像分身。最後，執行步驟712，將添加額外符合使用者的
特徵（如髮型、眉毛幾何形狀、面部毛髮、眼鏡等），即完成整個個人化頭像分身的自動
生成過程。
https://imgur.com/VV4cyJj
Meta對本專利揭露的方法所帶來的優點在於，自動產生個性化之頭像分身，完全依賴電腦
系統的分析與建模，而非憑藉目前使用者手動或3D建模設計師的「感覺」所繪製，因此本
專利宣稱所有的過程，可在很短的時間內完成且成本更低。
其實，Avatars並非新穎的概念，因許多年來遊戲玩家一直在用，例如Super Mario或超現
實之死亡擱淺(Death Stranding)，然而，一旦要將它用來表彰真實人類的你我，則無論
是在技術或心理上，皆需要相當之突破與調適；Meta念茲在茲想開創出真人版本，早於
2019年初即利用高質量之3D掃描，推出具卡通風格之虛擬化身，擬取代目前使用之視頻會
議，但該種卡通動漫並非Mark Zuckerberg之終極目標，他要的是具有與真人屬性幾無區
別的avatars。企圖透過輕量級耳機，使用頭戴式捕獲系統(Head Mounted Capture
systems)原型，配備攝像頭、加速計、陀螺儀(gyroscopes)、磁力計(magnetometers)、
紅外線(infrared lighting)和麥克風，以捕獲全方位之人的表達。
Meta乃從使用者佩戴VR裝置，並收集包括眼球、嘴部運動和面部細緻的表情等數據，再透
過機器學習而即時產生真實的化身。但頭像化身絕非僅只於臉眼頭部而已，而必須要及於
全身，故Meta延續其2019年雛型，於眼睛與臉部活動外，再擴及到人體全身的元數據
(meta data)之追踪、蒐集處理，並透過運行效能更快、耗能更低之AI演算法和神經網絡
技術等特殊應用晶片（俗稱ASIC），來改進生成更逼真之頭像化身。
Meta去年底公布，其開發用於XR之高保真3D逼真頭像化身系統，係在Quest 2上運作最新
版本的“Codec Avatars 2.0”，再創出一「全身編轉碼器頭像化身」(Full-body Codec
Avatars)，該渲染的虛擬分身，可模擬眼睛上下左右的運動、表情，甚至是全身姿態的跟
踪；而在VR中還可從多角度觀看此動態3D圖像，不僅可渲染出更接近真人的逼真外觀，在
不同的動態光線條件與環境下，可細到頭髮和皮膚等細節之真實渲染，都有很大突破，甚
至還可顯示出人臉的每個毛孔。
Meta的目的是想讓使用者可快速容易的建構其在元宇宙之頭像化身，於AR/VR中動態渲染
出逼真之頭髮、眉毛、皮膚、鬍鬚等五官，進而支援眼部運動、面部表情、四肢與身體姿
態等特徵，發展出全軀體逼真的的虛擬化身(photorealistic avatars)。此外，為了進一
步提升Avatar的真實感，Meta也開發出模擬布料的物理特性，在VR中觸摸裙子時，其可模
擬出裙子的皺褶波動，甚至還可看到布料的拉扯。
Meta之高保真3D場景渲染效果，特點是支持即時動態渲染，可模擬真實場景變化，未來有
助於增強VR社交體驗感。對Meta來說，該高保真3D動態仿真(high-fidelity 3D dynamic
simulation)技術，是實現Metaverse之必要突破。不過，它當然還需再改進觸摸、手部與
眼睛跟踪和電腦視覺等項目，其刻正加緊研發全身之動態虛擬系統。
依以上所揭露之本專利，僅只著重於頭與臉部之「頭像」而已，尚未及於身體，Meta之
Full-body Codec Avatars理論上，想必其早已在布局相關之專利，值得後續關注。總之
，Meta在元宇宙暫已有所斬獲，放眼未來雖仍有很長的路，但至少已跨出了重要的一步。
(2653字；圖1)
註1：專利摘要指可透過基於使用者之一個或多個圖像創造3D使用者模型，為使用者產生
個性化之化身。該頭像化身之個性化引擎，能計算3D使用者模型和一個普通人模型之間的
增量(delta)，該模型基於多數人的平均測量值創立的模型。然後頭像化身之個性化引擎
，依增量中確認之對應特徵指定的量，透過改變通用化身模型之特定特徵的測量，可將增
量應用於通用之化身模型，再將通用化身模型予以個性化來模仿使用者，可增添與使用者
特徵匹配之附加特徵，例如髮型、眉毛幾何形狀、面部毛髮、眼鏡等，使頭像化身模型得
進一步予以個性化。