ICCVMar, 2017

通过直接体积 CNN 回归从单张图像中重建大规模姿态 3D 人脸模型

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TL;DR本论文提出了使用卷积神经网络（CNN）对具有 2D 影像和 3D 面部模型或扫描的适当数据集进行训练，以实现单个 2D 面部图像的三维面部几何重建，避免了模型建立和拟合的复杂流程，并演示了如何将面部标志定位集成到所提出的框架中，帮助提高重建质量。
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发现论文，激发创造
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    本文提出使用卷积神经网络进行端到端直接重建人类三维几何通过体积回归，无需拟合形状模型，能够从多种输入类型训练并处理姿态变化和细节重建。

    Sep, 2018

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    Sep, 2016

  • 从单张图像中学习详细的人脸重建

    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

  • MobileFace：高效 CNN 回归的 3D 人脸重建

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    Sep, 2018

  • DeepHuman：从单张图像重建 3D 人体

    提出了一种用于从单个 RGB 图像进行 3D 人体重建的基于图像引导的体积到体积的转换 CNN，通过 SMPL 模型生成密集的语义表示来减少与表面几何重建相关的歧义，将不同尺度的图像特征融合到三维空间中，并通过法线细化网络来进一步提高可见面细节的精度，使用所提出的体积法向投影层将其连接到体积生成网络中，并使用其中包含的 3D 真实世界人体模型数据集进行训练，实验表明该方法在前沿方法中表现优异。

    Mar, 2019

  • DenseBody：从单幅彩色图像直接回归密集式三维人体姿势和形状

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    Mar, 2019

  • 单视图粗细层次三维人体姿态预测

    本研究通过对 3D 人体姿态估计表征问题的认真研究，提出了一种方法，并且对现有的最优解的表现进行了超越，在标准测试基准中相对误差降低超过 30％，该方法包括 Convolutional Network、端到端的学习模型、从粗到细的预测方案和三维体表示。

    Nov, 2016

  • 使用单个 CNN 进行姿态不变人脸对齐

    本文提出了一种新的 CNN 层，称为可视化层，能够与不同损失函数联合优化，减小了训练时间并提高了面部对齐的准确性。

    Jul, 2017

  • 弱监督学习下的精确三维人脸重构：从单张图像到图像集

    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

  • 使用卷积神经网络进行 3D 姿态回归

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    Aug, 2017