几何体生成：在几何体生成模块中，DreamFace 运用了基于 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型的选择框架，宛如一位精准的 “筛选大师”。它先从人脸几何参数空间内随机采样的众多候选项中，凭借独特的算法和强大的计算能力，快速挑选出最佳的粗略几何模型，这个过程就像是在茫茫人海中迅速找到最符合要求的那个人。随后，隐式扩散模型（LDM）如同一位技艺精湛的雕刻家，对这个粗略几何模型进行精心雕琢，通过对模型的顶点位移和法线贴图的细致处理，逐步添加面部细节，使得头部模型能够高度符合文本提示，最终呈现出高精度的几何模型，为后续的数字人构建奠定了坚实的基础。

基于物理的材质扩散生成：DreamFace 首先将预先训练的 LDM 在收集的大规模 UV 材质数据集上进行微调，就像为一位经验丰富的工匠配备了更专业的工具，使其能够更好地适应特定的任务。经过微调后，得到两个 LDM 扩散模型，这两个模型如同紧密合作的伙伴。接着，采用联合训练方案，让一个模型专注于直接去噪 UV 纹理贴图，另一个模型负责监督渲染图像，通过这种协同工作的方式，确保面部 UV 贴图和渲染图像的正确形成与文本提示高度一致。为了确保所创建的纹理地图既不含有不良特征或照明情况，又能保持多样性，团队设计了一种巧妙的提示学习策略。具体来说，通过 Prompt Tuning 方法，将两个特定领域的连续文本提示 Cd 和 Cu 与相应的文本提示结合起来，在 U - Net 去噪器训练期间进行优化，避免了手工撰写提示的不稳定和耗时问题；同时，利用非面部区域遮罩，限制 LDM 去噪过程，确保生成的漫反射贴图纯净无杂。最后，通过超分辨率模块生成 4K 基于物理的纹理，为数字人带来了逼真的质感，使其在视觉上更加真实可信。

动画能力生成：DreamFace 通过预测独特的变形，为生成的静息（Neutral）模型赋予动画效果，从而产生个性化的动画。在这个过程中，首先训练一个几何生成器，让它深入学习表情的潜在空间，就像让一个学生深入学习一门专业知识，使其能够准确把握表情的变化规律。其中，解码器被扩展为以中性几何形状为条件，这使得生成的动画更加自然流畅。接着，进一步训练表情编码器，从 RGB 图像中提取表情特征，就像从大量的数据中提取关键信息一样。最终，DreamFace 能够通过使用单目 RGB 图像以中性几何形状为条件来生成个性化的动画。与传统使用通用 BlendShapes 进行表情控制的方法相比，DreamFace 的神经面部动画方法犹如一位细腻的艺术家，能够捕捉到更细微的表情变化，为数字人带来更加生动、丰富的表情细节，让数字人的表演更加细腻动人。