Mar, 2019

MeshGAN：非线性三维可塑面部模型

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TL;DR本文提出了一种名为 MeshGAN 的新型的生成对抗网络架构，该架构可以直接操作 3D 网格，成功应用于 3D 人脸表情生成。
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发现论文，激发创造
  • 通过生成对抗网络实现高质量面部表面和纹理合成

    提出了一种基于 3D 可变形模型和生成对抗网络的面部综合模型，使用普适化方法将几何数据映射到二维平面，实现了对数字扫描的几何数据高效处理，在人类纹理参数空间中生成逼真的面部纹理和它们的对应几何图形，从而获得了新的高分辨率 3D 面孔。

    Aug, 2018

  • 基于 3D GAN 的大姿态人脸识别改进

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    Dec, 2020

  • 3DGEN：一种基于 GAN 的从图像数据生成新的 3D 模型的方法

    我们提出了 3DGEN 模型，它利用最近在物体重建和基于 GAN 的图像生成方面的工作，可以为训练图像的同一类别对象生成可信的三维网格，并将生成的网格与当前最先进的基准模型进行比较，取得了可见的生成质量改进。

    Dec, 2023

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    本文提出了一种名为 3DHumanGAN 的生成对抗网络（GAN），用于合成全身人体的图像，具有在不同视角和姿势下一致的外观。该模型采用了 2D 卷积背骨由 3D 姿态映射网络调制的生成器架构，能够生成具有 3D 人体先验知识和一致性的逼真图像，并通过对抗学习从网络图片中学习而来。

    Dec, 2022

  • 生成对抗网络三维骨骼图像合成

    利用三维生成对抗网络（GANs）能够高效地生成高分辨率的医学体积，实现模型可解释性和应用，包括图像变形、属性编辑和样式混合，并在三维 HR-pQCT 示例数据库上进行了广泛验证。

    Oct, 2023

  • 高效几何感知的三维生成对抗网络

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    Dec, 2021

  • GANFIT：基于生成对抗网络的高保真度 3D 人脸重建

    本文利用深度学习模型和生成对抗网络技术，在 UV 空间下重建面部纹理，并通过优化参数和预先训练的深度身份特征进行监督来实现高保真和身份保留的 3D 面部重建，同时在高频细节方面实现了面部纹理重建的最高成果

    Feb, 2019

  • Fast-GANFIT: 高保真度三维人脸重建的生成对抗网络

    本文提出了一种使用深度卷积神经网络和生成对抗网络重建人脸纹理和形状的新方法，以及一种自监督回归方法用于较快的拟合过程，展示了可生成高频细节的写实和身份保留的 3D 面部重建。

    May, 2021

  • MOST-GAN: 用于解耦脸部图像操作的 3D 可塑造风格 GAN

    MOST-GAN 使用 3D 形态模型耦合现代化 2D 变形网络实现面部图像生成、控制和逼真操作。

    Nov, 2021

  • 通过 Trunk-Branch 生成对抗网络合成耦合的三维人脸模态

    本研究提出了一种新颖的 GAN 方法，可以联合生成面部纹理、形状和法向量信息，用于进行类真实面部合成。同时，我们展示了如何以面部表情为条件生成具有不同表情的面部。

    Sep, 2019