融资发布 | 量子动力FACEGOOD获新一轮战略融资

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近日,量子动力FACEGOOD完成战略融资,本轮投资由行业头部产业方领投,达瓦科技跟投,老股东驰星创投持续跟投。资金将主要用于下一代产品开发和海内外商务拓展中。

FACEGOOD成立于2015年,专注于为3D内容开发者提供超高精度的实时面部与体态仿真系统,具体包括软硬件结合的方案。

从2015年到2020年,FACEGOOD经历了五年左右的时间,逐步突破了3D表情捕捉、应用的相关技术。

在软件方面,FACEGOOD经过5年的数据积累和软体仿真引擎开发,于2021年上线了工业级面部仿真软件Avatary,主要提供四大核心功能,包括实时面部建模、快速肌肉绑定、高精度面部捕捉、高精仿真驱动,帮助3D内容开发企业极大提高面部表情建模及仿真制作的效率。

在硬件方面,FACEGOOD发布了面向影视级、企业级和消费级不同内容开发场景的视觉硬件,致力于为用户提供适配虚拟直播、3D动画和游戏制作、电影制作等不同精度需求的硬件捕捉产品,并且将价格低至千元,可助力个人创作者低成本制作。

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在3D内容制作中,人物的制作与动态驱动一直是技术链中的门槛高地,尤其是面向超写实数字人物制作中的面部表情和体态动作的制作过程中,仿真精度和实时驱动一直是内容制作团队无法解决的问题。面临制作周期长、制作成本高、精度低、无法实时仿真的问题。

在表情制作领域,大部分3D内容开发公司依旧是使用传统的手动K帧制作方式。以一部30集的动画番剧为例,每集需新增4个角色,每个角色的建模绑定所需成本大概3-5万;每集时长15-20分钟,目前一个动画师的日产值仅为30秒/天,每集的制作成本大概在200万。近年来一些公司开始引入国外面部产品,如Faceware、Dynamixyz等,但受限于其技术能力,捕捉的数据无法有效利用,大部分仍然需要动画师手动制作。并且在高制作成本和长制作周期的背景下,依然无法还原人体面部肌肉碰撞的高精动态效果,无法满足内容制作者们希望达到的虚拟人“真实表达情感”的效果。

在表情捕捉领域,手机上用的人脸识别模块是民用级别的精度,点云最多在近万左右;而到了动画、游戏领域,3D点云需要达到十万甚至百万级别。现在FACEGOOD的精度相较于民用级3D视觉算法提高两个数量级,直接通过模拟肌肉群、脂肪的走向来模拟人脸表情。

而从效率提升角度,原来需要1周完成的人物制作周期,应用了FACEGOOD的技术后能够缩短到1小时内,极大提高3D内容的制作效率,人物角色的制作成本也降低到千元级,让C端用户也可以自定义的3D人物制作。

产品上线仅半年已获得海内外多家头部内容制作企业高度认可,在腾讯、网易、虎牙、追光动画、玄机科技、EA、叠纸游戏、快手、原力动画等公司中实现应用,并且与中国传媒大学、中央美术学院、清华大学等高校达成战略合作,实现产品向高校中未来潜在3D制作人员的标配软件输出。并且已经实现了众多海外头部3D数字人制作团队的产品应用,在海外快速替代现有国外竞品的市场。

FACEGOOD将持续在底层系统中实现突破,并完善人体仿真的产品线,即将推出新场景的技术产品;未来在企业级和消费级市场快速发力,让Avatary成为3D内容制作的标配软件是公司的产品初衷。

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