这项专利全称为《Machine Learning-based Blood Flow Tracking》，液流可以通过机器学习方法推断“血流纹理图”，动创以更逼真地呈现虚拟人像的建更情感和面部表情。
现有的人像虚拟人像系统通常不提供传达细微的面部表征或情绪状态的能力，苹果的苹果这项技术如果能投入商用，可以传达用户的获批户血实际情绪状态。
血流可以通过提取照明分量来确定，新专习追虚拟因为它从反照率图中移位。利机反照率贴图描述了具有完美漫射光和主体皮肤静态版本的器学脸部纹理。因此，提取的照明分量指示特定表达式与反照率贴图的偏移量。
当您说话、表达情绪、做出不同的面部表情或执行任何其他使面部变形的动作时，您的血液在面部周围的移动方式会有所不同。
此前报道，微软也申请了类似的技术，通过新的机器学习模型，头像或照片可针对细节部分进行调整，使照片看起来更加自然。
微软将使用卷积注意力网络来提高捕捉面部表情的精确度，并可根据心率等生理信号对图片细节做出调整，比如血液流动或脸红等。
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(责任编辑：探索)