上学期收到作业附件时，关于这个脑袋与SSSS的资源只有区区6页的一个slide，obj与diffuse，normal，specular三张贴图。
之前动视暴雪中皮肤的部分已经基本实现完了，但眼睛的渲染优化
GDC2013 Next Generation Character Rendering
溯源从之前暴雪GDC渲染的Animation部分开始，讲座介绍模型及表情的数据来自Graphics Lab of the Institute of Creative Technologies of USC，使用Lightstage X扫描。
在ICT USC的网站中详细介绍了近年来的工作，在2014年其发表了与视频驱动的表情捕捉相关的论文，其题图正是我们要找的这位仁兄！
文末的相关项目为我们指明了前路：Digital Ira，发布于2013年，是专为实时渲染而扫描制作的人脸数据集。
（顺便吐槽一下ICT网站，大概是前些年换过域名，所有的站内超链接通通失效,,得单独去谷歌题目才行)
Digital Emily
但Ira其实并非ICT扫描的第一个数字人，在2008年，ICT扫描了Emily O'Brien，并开展了Digital Emily项目。
扫描使用了15张不同光照的照片以计算面部的几何形状和反射率。通过使用不同的光源角度和偏振器，我们能够得到diffuse+specular的图像以及滤除高光的纯diffuse图像，从而观察面部的高光反射。不过这里的'specular'图像不是完全黑白的，这是因为部分光线反射前已经经历过一次散射，改变了色光的比例。
高光图是法线计算的重要依据，通过视线向量和光线向量可以反推出面部法线。
刚刚提到不同色光的分布在高光中分布并不一致，不同色光分量得到的法线图也是不一样的：红光散射的最远，因此法线细节会柔和许多。
好消息是，Digital Emily的模型、贴图是开源的，在Wikihuman Project下可以获取Emily的完整Maya场景与Shader文件。
（题外话——写完才想起来，这个项目之前动画原理课讲人脸动画时就讲过哇！）
Hi Ira
Ari Shapiro是该实验室的图形研究员，Digital Ira项目旨在创建一个实时的、照片真实的数字人物，数据集也分享给了Nvidia和动视暴雪，以进行技术演示（That's why we found him!) 。 Digital Ira与GDC2014的Digital ira and beyond可以获取更多关于Ira模型生成、表情系统构建的信息，但ICT并没有对Ira的模型及纹理信息进行公开:((((
不过这篇文章详细介绍了Nvidia的Ira和动视的Ira，荐读一下👈
于是我们只好把目标转向拿到了数据的Nvidia和动视暴雪。Nvidia于2013年发布了这个面部渲染的Demo，可以在这里下载。
悲报是，作为一个成熟的demo，它的所有资源打包成了apk.......而我并不会解包......
Ira会面之旅就此卡住。我试了好多不同的关键词组合都没有找到新的内容——直到把Ira踢出了搜索框，转而搜索上述demo的项目名FaceWorks，终于找到了这个demo的Github开源版本😭😭😭😭
其模型等资源位于Faceworks/samples/media/DigitalIra.贴图的命名与作业附件的材料都是一致的，说不定之前助教也是从这里存下来的嘞💫
很高兴为Ira找回了眼睛和一丢丢毛发（以及maya的反光shader）！Nvidia的demo版本中并没有使用动视暴雪提到的眼周高光与虹膜渲染的优化，所以没有提供Jorge等人使用的泪光闪闪mesh&睫毛遮罩贴图等。下一篇我们就尝试复现一下暴雪眼部渲染的优化流程！期待！
by ERIN.Z