最近有一个克隆人的AI项目ClonedPerson，这玩意儿听起来挺牛的，其实上……额，的确牛。它是通过从单角度人物照片中克隆成3D虚拟人。克隆人倒也罢了，不过如果AI连你照片里的衣服都不放过，一并克隆过去，你会怎么想？
你瞅瞅，气人不？这次AI这货，就好比心怀叵测的渣滓，或者如同得寸进尺的渣男，不但通过我的照片克隆我，而且还一丝不苟地将我的衣服穿搭一并“扒”过去。连穿搭衣服都克隆了，这真是——真克隆啊。
也许你一看克隆人这个概述会以为大概又和元宇宙虚拟人有关吧，其实它还有一个更重要的用处：构建大规模虚拟数据，以便训练人工智能提升它的行人可辨识能力。机智客看相关项目介绍，这个从单人物照片中克隆的新方法，是需要在游戏环境里模拟真实监控进行渲染，由此得到一个更真实的大规模虚拟行人数据集，并最终提升行人再辨识模型的泛化表现。
这个项目，显然和以前通过多角度照片或视频的方法重建虚拟人不同，它将规模化克隆渲染的限制条件降低很多。这就有力解决了规模数据集的问题。要知道，很多时候训练人工智能需要的数据，就跟现实中机智客银行卡里的钱一样，经常处于匮乏的状态，因此这就制约了我享受花花世界的雄心和追求科技真理的脚步和发展——哦，扯远了，不是这个发展，而是数据匮乏这就制约了AI对行人再辨识的发展。
根据GitHub项目页面README的简介，这个项目里克隆人数据集由MakeHuman和Unity3D生成。该数据集中的角色使用自动方法直接将整个服装从真实世界的人物图像克隆到虚拟3D角色，这样创建的任何虚拟人物都将与真实世界中的对应人物非常相似。该数据集包含5621个身份的887766张合成人像。该数据集中的3D字符及其对应项。
而这个项目与其说是克隆人，倒不如说这个AI更多的意义在于克隆衣服，此AI设计了衣服配准映射（registered clothes mapping） 和均匀布料扩展（homogeneous cloth expansion）两种方法来克隆衣服纹理。另外它还有一个相似性-多样性人物扩展策略，不会死板地生成千篇一律的虚拟人，可以通过聚类的方法生成具有相似性又有多样性的规模化多样化的虚拟行人数据集。
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