英國諾丁漢年夜學和金斯頓年夜學的研討人員在一個偉大的2D圖象和3D臉部模子上對CNN體系停止練習。經由過程一切的信息，CNN可以經由過程一張2D照片來重建3D平面的模子。它還可以對比片中非可見的部門停止猜想。整項研討只經由過程一張2D照片就完成了建模，而且還可以有臉色的變更和側臉的圖象。
諾丁漢年夜學助理傳授Georgios Tzimiropoulos表現：“我們提出了一個練習出超年夜型神經收集的設法主意，而這是一張經由過程8萬張臉練習出的神經收集，可以直接從單一的2D圖象輸入3D平面幾何畫面。”研討人員表現，除臉部臉色和情感等尺度的運用以外，這項技巧還可以用來制造特性化電腦游戲和AR的加強技巧，讓人們在線模仿出更真切的加強實際后果。
同時研討人員表現，這項研討還可以運用到醫療范疇，好比模仿整形手術后的成果或許贊助醫治自閉癥或抑郁癥。
