本文介绍了一种使用卷积神经网络构建面部几何细节的方法，包括由粗到细的两个网络模块和多阶段的训练阶段，可以从单张图像中提取面部表面。

Nov, 2016

本论文介绍了一种基于卷积神经网络和生成随机几乎逼真的面部图像的方法，可以通过单张照片快速、稳健地重建面部的三维几何结构，即使在极端表情和各种光照条件下也可以成功恢复面部形状。

Sep, 2016

本文提供一种基于学习的方法来从单个肖像图像中恢复人头的 3D 几何形状，并且使用参数化 3D 人脸模型来表示头部几何形状以及其他头部区域的深度图，同时使用双目立体匹配方法从具有野外人脸的图像中学习头发和耳朵的几何信息，最后，评估和对比结果表明该方法可以产生高保真的 3D 头部几何形态和头部姿态操作结果。

Apr, 2020

本文提出了一种使用深度学习技术进行 3D 面部重建的新方法，其中使用了混合损失函数进行弱监督学习，同时利用多个图像进行面部重建，实现了快速、准确、鲁棒的重建效果，对不同数据集进行了综合实验，并与 15 种现有方法进行了比较，证明了其性能处于领先地位。

Mar, 2019

本文综述了过去十年中提出的三维人脸重建方法，重点关注了那些只使用在不受控制条件下捕获的二维图片的方法。分类基于用于添加先验知识的技术，考虑了统计模型拟合、光度计和深度学习这三种主要策略，并分别审查了每种策略。我们发现，深度学习策略正在迅速增长，取代了广泛的统计模型拟合策略。相比之下，光度学方法的数量较少，因为需要强烈的基本假设来限制质量。此外，本文还确定了当前的挑战，并提出了未来研究的方向。

Nov, 2020

使用 Image-to-Image 翻译网络将输入图像及其深度图及面部对应图映射起来，可通过几何细化过程提供多种严格的人脸重建，只需在合成数据上训练即可对本地面部图像进行精确和鲁棒的重建。

Mar, 2017

使用 2D 图像辅助自监督学习的方法可大幅提高 3D 人脸模型的学习效果，该方法引入 4 种自监督方案，显著降低了对传统 2D 到 3D 配对注释的需求，从而在多种数据集上均取得大幅优于现有技术的 3D 重建和面部对齐结果。

Mar, 2019

在这篇论文中，我们提出了一种基于光度立体技术的轻量级策略，仅需要稀疏输入或单个图像即可恢复近场光下高保真度的面部形态。通过构建包含 84 个不同主题和 29 种表情的数据集，我们提出了一个专门设计用于光度立体基于 3D 面部重建的新型神经网络。广泛的实验和比较表明，我们的方法可以生成高质量的重建结果。

Mar, 2020

本文提出了一种创新的两阶段方法，用于从稀疏视图图像重建人脸，该任务由于每个个体的独特几何和复杂皮肤反射而具有挑战性。我们的方法专注于从环境光中分解关键的面部属性，包括几何、漫反射和镜面反射。开始时，我们从多样化的个体脸部图像集创建一个通用的面部模板，捕捉关键的几何和反射特征。在第二阶段，我们在该模板的指导下对每个具体的人脸模型进行细化，进一步考虑几何和反射之间的相互作用，以及对面部皮肤的次表面散射效应。我们的方法能够从仅有的三幅图像中重建出高质量的面部表示，提供了改进的几何准确性和反射细节。通过全面的评估和比较，我们的方法表现出优越性，有效解离几何和反射成分，提高了合成新视图的质量，为再照明和反射编辑等应用开辟了可能。我们将代码公开可用。

Dec, 2023

通过表情分析生成满足要求的脸部几何表达形式并结合有监督和无监督学习实现面部细节合成的单图像三维面部综合技术.

Mar, 2019