Aug, 2018
从野外图片中学习3D人脸可塑模型
On Learning 3D Face Morphable Model from In-the-wild Images
TL;DR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。
Abstract
As a classic statistical model of 3D facial shape and albedo, 3d morphable model (3DMM) is widely used in facial analysis, e.g., model fit
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
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
基于纹理和形状卷积网格解码器的密集式 3D 人脸解码，每秒超过 2500 帧
本篇研究利用基于深度学习的自编码器构建了一种新型3DMM模型，用于实现低计算复杂度下的面部重建及颜色渲染。
Apr, 2019
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
高保真非线性三维人脸可变模型
该论文提出了一种通过学习额外的代理来学习高保真人脸模型的新方法，结合全局和局部模型的精心设计网络，通过改进非线性3D可变形模型的学习目标和网络架构，使其在捕捉更高级别细节方面具有优越性，从而在3D人脸重建中实现了最先进的表现。
Apr, 2019
使用图卷积网络实现从野外图像进行高保真度3D人脸重建
本文提出了一种利用图卷积网络从单视角图像中重建具有高保真度贴图的三维人脸形状的方法，并相对于其他的现有方法具有更好的定量和定性效果。
Mar, 2020
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