基于物理的材质扩散技术：基于物理的材质扩散技术是 DreamFace 生成高质量面部纹理的关键技术之一。该技术的原理是通过对物理材质的模拟和扩散过程，生成逼真的面部纹理。在 DreamFace 中，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，得到两个 LDM 扩散模型。然后，采用联合训练方案，协调两个扩散过程，一个用于直接去噪 UV 纹理贴图，另一个用于监督渲染图像，以确保面部 UV 贴图和渲染图像的正确形成与文本提示一致。为了确保所创建的纹理地图不含有不良特征或照明情况，同时仍保持多样性，DreamFace 设计了一种提示学习策略。通过 Prompt Tuning，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，避免了不稳定和耗时的手工撰写提示。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不含有任何不需要的元素。通过这些步骤，DreamFace 能够生成高质量的基于物理的纹理，使得数字人的面部纹理更加真实、细腻，并且与文本描述和几何模型完美匹配。

几何体生成模块：几何体生成模块是 DreamFace 实现数字人口型无缝衔接的基础模块，其主要任务是根据文本提示生成与之一致的几何模型。在这个模块中，首先从人脸几何参数空间内随机采样候选项，这些候选项包含了各种可能的人脸几何形状。然后，利用 CLIP 模型从这些候选项中选择匹配得分最高的粗略几何模型。CLIP 模型通过对文本提示和每个候选项的特征进行对比分析，计算出它们之间的匹配得分，从而选出最符合文本描述的粗略几何模型。当输入的文本提示是 “一位有着高鼻梁、大眼睛的男性” 时，CLIP 模型会对每个随机采样的候选项进行评估，判断其鼻梁的高度、眼睛的大小等特征与文本描述的匹配程度，选择出最接近描述的粗略几何模型。接下来，使用隐式扩散模型（LDM）在随机视角和光照条件下对渲染图像进行得分蒸馏采样（SDS）处理。通过这种处理，LDM 可以通过顶点位移和详细的法线贴图向粗略几何模型添加面部细节，从而得到高度精细的几何体。在这个过程中，LDM 不断地根据文本提示和得分蒸馏采样的指导，对几何模型进行优化和细化，使得生成的几何体不仅在整体形状上符合文本描述，而且在面部细节上也更加逼真，为后续的材质生成和动画制作提供了良好的基础。

基于物理的材质扩散生成模块：基于物理的材质扩散生成模块旨在预测与预测几何体和文本提示一致的面部纹理。首先，DreamFace 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，得到两个 LDM 扩散模型。这两个模型分别用于不同的扩散过程，一个用于直接去噪 UV 纹理贴图，另一个用于监督渲染图像，通过联合训练方案协调这两个过程，以确保面部 UV 贴图和渲染图像的正确形成与文本提示一致。为了减少生成时间，DreamFace 采用了一个粗糙纹理潜在扩散阶段，为细节纹理生成提供先验潜在。在这个阶段，先生成一个相对粗糙的纹理，作为后续细节纹理生成的基础，这样可以加快生成速度，同时也为细节纹理的生成提供了一个大致的框架。为了确保所创建的纹理地图不含有不良特征或照明情况，同时仍保持多样性，DreamFace 设计了一种提示学习策略。通过 Prompt Tuning，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，避免了不稳定和耗时的手工撰写提示。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不含有任何不需要的元素。作为最后一步，DreamFace 应用超分辨率模块生成 4K 基于物理的纹理，以进行高质量渲染。通过这些步骤，生成的面部纹理能够与几何体完美融合，并且在质量和细节上都达到了很高的水平，使得数字人的面部看起来更加真实、生动。