CVPRJun, 2018

3D 可塑模型回归的无监督训练

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TL;DR本文提出了一种基于人脸图像的无监督学习方法，使用面部识别网络特征从像素到 3D 型可变模型坐标的回归网络训练，通过可微分的渲染器进行预测脸部的渲染并计算特征，引入批量分布损失、循环损失和多视图身份损失来实现从特征学习并避免网络欺骗效应，在使用未标记的照片和可变形模型进行训练，展示了最先进的结果。
regression networkfacial recognition networkmorphable model coordinatesunlabeled photographsdifferentiable renderer
发现论文，激发创造
  • 使用深度神经网络回归具有鲁棒性和判别性的三维可塑模型

    我们提出了使用卷积神经网络进行三维面部模型重建的方法，通过大量标记数据的生成，优化了模型的准确性和稳定性，得到了超过现有方法的识别结果，实现了使用三维面部模型进行面部识别。

    Dec, 2016

  • MVF-Net: 多视角 3D 人脸可塑模型回归

    本文提出一种基于卷积神经网络和多视图图像的 3D 人脸重建方法，使用自监督的视角对齐损失来减少视图之间对齐误差，并使用光流法预测 3D 形状，实现更好的 3D 重建结果。

    Apr, 2019

  • 从最少的数据中构建 3D 生成模型

    提出了一种从单个三维网格构建生成模型并通过无监督低级别学习从二维图像中改进的方法，该方法生成了一个 3D 可变形模型，该模型由高斯过程表示形状和色调，从单个扫描或模板构建 3D 可变形模型的方法比以往的方法更优秀， 并已在面部领域得到了证明。

    Mar, 2022

  • 从图像和视频中学习完整的三维可塑性人脸模型

    本研究提出了一种基于自监督学习的方法，通过图像和视频数据学习脸部特征的完整 3D 模型，实现了环境无关的单目重建，并训练出能够更好地推广和提高图像重建质量的表情基础等方面的面部模型。

    Oct, 2020

  • 从野外图片中学习 3D 人脸可塑模型

    本文提出了一种新的框架以学习从大量野外人脸图像中学习非线性 3DMM 模型，该模型可以用于面部对齐，3D 重建和面部编辑。

    Aug, 2018

  • 自监督多层面部模型学习，在超过 250 Hz 的单目重建中

    本论文提出了一种基于联合学习参数人脸模型和面部形状、表情、反射和照明的回归器的方法，其结合了 3D 可塑模型（3D Morphable Model）的优点和学习校正空间的空外推广优点。

    Dec, 2017

  • 非线性 3D 人脸可变模型

    本文提出了一种从大量非约束人脸图像中学习非线性 3D Morphable Model 的创新框架，该模型拥有比线性模型更强大的表示能力，并对人脸对齐和 3D 重建做出了贡献。

    Apr, 2018

  • 在非受限图像中学习密集的面部对应关系

    本文提出了一种使用神经网络在高度自由的 RGB 图像中计算面部对应关系的最简单有效的方法，使用渲染可变姿势、表情、照明和遮挡的多样化三维面部模型生成大量人工数据集，结合真实照片培训表现在精度和速度上优于现有方法，并可以成功地处理极端姿势变化、遮挡和光照条件。

    Sep, 2017

  • 基于形态模型引导的稀疏光度三维人脸重建

    本研究提出了一种新的三维人脸重建技术，利用稀疏光度立体和单个图像的面部建模技术，通过采用语义分割技术，可以精确重构面部毛发和裸露皮肤区域，包括皱纹、眉毛、丘疹、毛孔等微小的几何细节，其表现可与电影品质制作相媲美。

    Nov, 2017

  • 无监督学习快速概率形变配准

    本文提出了一种基于概率生成模型和卷积神经网络的非监督学习方法，实现了高效且拓扑保持的形变配准，同时得到了不确定性估计。

    May, 2018