基于多视角视频生成3D面部图像的整形手术规划系统提案

引言

全球医美市场正在快速增长，预计到2032年将达到2125亿美元规模。消费者对个性化、非侵入式和高科技解决方案的需求日益增加，这些趋势为医美行业带来了新的机遇。本提案旨在通过创新的3D图像生成技术，为患者提供术后效果的直观可视化，同时帮助医生优化手术规划，提升患者满意度和诊所竞争力。

问题陈述

医美行业长期面临以下痛点：
1. 患者期望与实际效果的差距：患者难以想象术后真实效果，导致心理预期偏差。
2. 医生评估工具不足：医生缺乏直观工具来评估手术可行性及风险。
3. 市场竞争加剧：诊所需要差异化服务以吸引高端客户。

解决方案

本项目提出一种基于人工智能与计算机视觉技术的3D图像生成系统。通过多视角影像数据和个性化需求，该系统可生成高精度的术后3D模型，提供全面的术后效果预览。

1. 个性化面部图像生成：通过多视角术前面部图像数据和个性化要求，生成多视角一致的术后面部效果图。
2. 高精度三维重建：基于多视角图像构建参数化高斯点云模型，实现细致入微的三维重建。
3. 全面可视化体验：支持多角度、动态交互式展示，帮助患者和医生更好地沟通和决策。

技术创新与优势

核心技术亮点

1. 真实感与精度：采用参数化高斯点云技术，生成具有极高锐利度和细节表现力的3D模型。
   
2. 完全可控性：支持表情、姿态及视角调整，可生动呈现全新表情和动态效果。
   
3. 低成本、高易用性：无需昂贵设备，仅需普通相机即可完成数据采集，操作简便，适合快速推广。

竞争优势

• 与传统3D点云扫描相比，本方案成本更低、操作更简便且真实感更强，便于部署推广。
• 提供差异化服务，有助于诊所吸引新客户并提升品牌价值。

团队介绍与高校平台背景

团队核心成员

沈家星教授

• 沈家星现任岭南大学数据科学学院人工智能系助理教授，岭南大学数据科学理学硕士项目主任，生成式人工智能通识课课程负责人，YOCSEF香港AC委员。2014年本科毕业于吉林大学软件工程专业后，他赴香港理工大学攻读计算机科学博士学位，并于2019年获得学位，期间曾赴麻省理工学院媒体实验室开展访问研究。沈博士的主要研究领域涵盖个性化大语言模型、移动感知计算、隐私保护技术、数据挖掘和人工智能。在学术研究层面，沈博士构建起”感知-分析-决策”三维研究框架：通过声学手势识别技术突破物理感知瓶颈，相关成果发表于移动计算领域顶刊IEEE Transactions on Mobile Computing；基于知识图谱开发智能网络配置系统，实现复杂场景下的配置优化；创新非语言音频用户画像模型，研究成果被ACM人机交互顶刊TOIS收录。其学术影响力体现在三大维度：累计发表IEEE/ACM汇刊论文40余篇，两度斩获会议最佳论文其中包括CCF A类会议IEEE INFOCOM，研究成果获IEEE TKDE等权威期刊高频引用形成持续增长曲线。科研项目布局方面，他近三年主导香港理工大学和岭南大学十余项创新课题。他带领的团队开发的系统已服务智慧城市、工业互联网、教育科技等多个领域的数字化转型需求。

朱磊教授

• 朱磊，现任香港科技大学（广州）机器人与自主系统学域和数据科学与分析学域的助理教授，以及香港科技大学电子与计算机工程学系的联署助理教授。剑桥大学博士后，2017年从香港中文大学计算机科学与工程系获得博士学位。主要的研究方向是计算机视觉、图像视频处理、医学图像、深度学习等。在人工智能领域的顶级会议和期刊IEEE TPAMI/IJCV/CVPR / ICCV /NeurIPS/ IEEE TMI等发表了100余篇左右的论文，其中CCF-A类会议和IEEE Transactions期刊80篇左右, 包括36篇IEEE TPAMI/IJCV/NeurIPS/CVPR/ICCV/ECCV, Google Scholar引用数7000+。10余篇论文入选CVPR、ACM MM、IROS和MICCAI的口头或者热点会议论文和IEEE TPAMI/IEEE TMI等期刊。多次获得国际会议的最佳论文奖。主持和参与国家自然科学基金、广东省教育厅重点领域项目、南沙区重点领域科技计划项目、广州市科技项目、广州市青年拔尖人才项目、企业委托横向项目、香港UGC的教员发展计划 (FDS)项目等课题十余项。担任CVPR 2025、ICLR 2025、ECCV 2024、MICCAI 2024、MICCAI 2023、ACM MM 2022, 以及ACM MM 2021的Area Chair、The Visual Computer期刊的Associate Editor、 CGI 2023的Organization Chair、 ACM SIGGRAPH VRCAI 2022 & 2024的Program Chair、中国图学学会可视化与认知计算专委会副秘书长、CSIG青工委委员、CCF VALSE EAC、MICS、CCF CV、CCF CAD/CG专委会委员等。 拥有丰富的科研转化经验，曾主导多个跨学科项目，为本提案的技术落地和产业化提供坚实保障。

高校平台背景

1. 岭南大学（Lingnan University）
   • 作为香港领先的文理学院，岭南大学在人工智能与人文科学交叉领域具有独特优势。
     
   • 学校提供先进的科研设施和多学科协作平台，支持团队在生成式AI和数据挖掘领域的前沿探索。
2. 香港科技大学（HKUST）
   • 香港科技大学是全球顶尖的研究型大学之一，以其在工程、计算机科学及创新技术领域的卓越表现闻名。
     
   • HKUST拥有世界一流的计算资源和实验室环境，为本项目的高性能算力需求提供强大支持。
     
   • 学校与全球知名企业及科研机构建立了广泛合作网络，有助于推动项目商业化及国际化发展。

综合优势

• 跨学科协作：沈教授和朱教授分别代表岭南大学和香港科技大学，将两所高校的资源、技术和学术优势结合起来，为项目提供全方位支持。
  
• 国际视野：团队成员具备丰富的国际合作经验，能够将最新的学术成果快速转化为实际应用，确保项目始终处于行业前沿。
  
• 产业化潜力：依托两所高校的平台，团队不仅能够完成技术研发，还能通过高校与企业间的紧密合作加速商业化进程，为投资人创造长期价值。

通过结合顶尖人才与领先高校的资源，本团队具备强大的科研能力、技术创新力和产业转化能力，是推动本提案成功实施的重要保障。

预算计划

以下是预算表格，详细列出了项目类别、金额、明细和备注：

1. 人员费用：研究助理和博士生是项目的核心执行者，分别负责算法开发、实验执行及理论研究。
2. 算力资源：用于高性能计算，支持深度学习模型的训练和优化。
3. 数据清洗与标注：确保多视角面部数据的高质量，为模型训练提供可靠的数据基础。
4. 影像数据采集设备：用于构建多视角面部影像数据库，是实现3D重建的重要前提。
5. 差旅与传播：支持团队参加学术会议、发表论文及申请专利，提升项目影响力。
6. 行政管理费：按总预算的20%计算，用于高校的行政支持和项目管理。

项目预算方案

针对项目预算的资助来源，提出两种主要方案，并分析其优劣。

方案1：公司与香港政府各赞助50%（ITF项目支持）

优点： 1. 额外资源：通过申请香港政府的创新及科技基金（ITF），可以获得额外的财政支持，减轻公司的资金压力。 2. 公关便利：政府支持有助于提升项目的公信力和社会影响力，为后续推广和商业化提供更好的背景。 3. 风险分担：公司只需承担一半费用，降低了单方投资的财务风险。

缺点： 1. 审批周期长：ITF项目申请通常需要数月时间进行审核，可能导致项目启动延迟。 2. 不确定性：政府资助存在审批失败的可能性，需提前准备备选方案。 3. 行政要求高：政府资助需要严格的财务和进度报告，增加行政管理工作量。

方案2：公司全额支持

优点：

1. 即时启动：无需等待审批流程，可快速开始项目实施，抢占市场先机。
2. 自主性高：公司全额资助可完全掌控项目进度和方向，无需遵循政府资助的附加条件或限制。
3. 灵活性强：无需额外提交复杂的财务报告或定期审核，灵活度高。

缺点：

1. 投入较高：公司需承担全部费用（约200万港币），对资金流动性要求较高。
2. 资源单一：缺少外部资源支持，可能对项目推广和社会影响力造成一定限制。

推荐选择与策略

• 若时间允许且公司希望降低成本压力，可优先选择方案1（ITF项目支持）。在等待审批期间，通过投入少量成本可同步进行前期准备工作（如数据采集、团队组建）。
• 若项目需快速启动以抢占市场，可选择方案2（公司全额支持），同时探索长期联合资助机会以分担后续项目开展费用。

项目周期与实施计划

项目周期概述

本项目计划周期为12个月，分为五个关键阶段：需求分析与规划、技术研发、系统开发与优化、产品级Demo制作、以及测试与推广。每个阶段均设有明确的目标和可交付成果，确保项目按时、高质量完成。

详细实施计划

阶段1：需求分析与规划（第1个月）

• 目标：
  • 明确项目需求，细化技术方案。
  • 收集多视角面部影像数据，建立初步数据集。
• 主要任务：
  1. 与医美诊所及医生深入沟通，确定系统功能需求。
  2. 制定技术路线图，包括模型框架、数据处理流程及硬件需求。
  3. 搭建基础数据采集管道，收集50名志愿者的多视角面部图像。
• 可交付成果：
  • 项目需求文档。
  • 初步数据集及技术路线图。

阶段2：技术研发（第2-5个月）

• 目标：
  • 开发核心算法，包括高精度面部编辑模型和三维重建模型。
  • 完成初步的算法训练和验证。
• 主要任务：
  1. 开发基于深度学习的多视角图像生成算法。
  2. 构建参数化高斯点云模型，用于精细的三维重建。
  3. 优化算法性能，确保生成结果具备高真实感和细节表现力。
• 可交付成果：
  • 高精度面部编辑模型原型。
  • 三维重建模型原型。

阶段3：系统开发与优化（第6-8个月）

• 目标：
  • 将核心算法整合到可用的系统平台中，并进行功能优化。
• 主要任务：
  1. 开发用户界面（UI），支持医生和患者的交互式操作。
  2. 集成多视角图像采集模块，实现端到端的数据处理流程。
  3. 优化系统性能，确保运行效率满足临床使用需求。
• 可交付成果：
  • 可运行的系统Beta版本，支持基本功能演示。

阶段4：产品级Demo制作（第9-10个月）

• 目标：
  • 制作产品级Demo，展示系统的完整功能和实际效果。
• 主要任务：
  1. 在真实医美场景中测试系统，收集用户反馈进行迭代优化。
  2. 增强系统稳定性，确保在不同硬件环境下均能流畅运行。
  3. 完善术后效果展示功能，包括动态调整表情、姿态和视角等交互体验。
• 可交付成果：
  • 产品级Demo，包括完整术后效果展示和医生评估工具。

阶段5：测试与推广（第11-12个月）

• 目标：
  • 完成系统全面测试并启动市场推广。
• 主要任务：
  1. 在合作医美诊所进行试点运行，验证系统在实际临床环境中的表现。
  2. 修复测试中发现的问题，提高系统可靠性和用户体验。
• 可交付成果：
  • 最终版本的系统及操作手册。
  • 试点报告。

关键里程碑

实施保障

1. 团队支持
   项目由岭南大学和香港科技大学联合团队负责实施，两所高校提供强大的技术支持和资源保障。

2. 实时监控与调整
   项目管理采用敏捷开发模式，根据每个阶段的进展实时调整计划，确保按时完成。

3. 合作伙伴参与
   邀请医美诊所全程参与，从需求分析到试点运行，为系统设计提供实践指导。

结论

本项目旨在通过先进的AI驱动3D建模技术，为整形美容手术规划提供革命性解决方案。相比传统3D点云扫描方法，本方案具有显著优势，包括成本低、操作简便、真实感强及推广难度低等特点。该系统不仅能显著提升患者满意度，还能为医生提供科学有效的决策支持。团队跨学科的专业背景确保了项目的成功实施，同时具备向其他领域扩展的潜力。

参考文献

[1] S. Qian, T. Kirschstein, L. Schoneveld, D. Davoli, S. Giebenhain, and M. Nießner, “Gaussianavatars: Photorealistic head avatars with rigged 3d gaussians,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2024, pp. 20299–20309.
[2] Ye H, Zhang J, Liu S, et al. Ip-adapter: Text compatible image prompt adapter for text-to-image diffusion models[J]. arXiv preprint arXiv:2308.06721, 2023.
[3] Lin, J., Shen, J., Yang, X., Fu, H., Zhang, Q., Li, P., … & Zhu, L. (2024). Learning motion-guided multi-scale memory features for video shadow detection. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology.
[4] https://www.biospace.com/
[5] https://www.lek.com/sites/default/files/PDFs/enhancing-beauty.pdf