3d face reconstruction from internet photos has recently produced exciting
results. A person's face, e.g., Tom Hanks, can be modeled and animated in 3D
from a completely uncalibrated photo collection. Most method
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。
提出了一种端到端的 3D 面部重建和探索工具，使用最新的文本到图像扩散模型和基于图像的面部重建技术生成初始参考 3D 面部，然后通过优化过程将这些初始面部调整为与给定头骨上的解剖标志的统计预期相符，通过小型解剖标志上的组合统计分布学习组织厚度，同时提出了一种高效的面部调整工具来辅助用户在观察可行的视觉反馈的同时全局或局部地调整组织厚度。实验证明了所提出流程在重建精度、多样性和稳定性方面的有效性。