CVPRDec, 2020

基于 3D GAN 的大姿态人脸识别改进

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TL;DR研究使用生成的合成数据进行面部识别的训练。通过在 GAN 的产生器中引入 3D 可塑模型，实现了从实际图像中学习非线性纹理模型，从而生成新的合成身份，同时操作姿势、照明和表情，而不会影响身份。最终使用生成的数据增加现有面部识别网络的训练，性能得到改善。
facial recognitionconvolutional neural networksgenerative adversarial networks3d morphable modelsynthetic identities
发现论文，激发创造
  • 生成逼真的训练数据以提高人脸识别准确性

    本文研究使用合成数据来增强面部数据集的可行性。我们提出了一种新颖的生成对抗网络（GAN），可以将相关身份属性与非相关身份属性区分开来。我们的 GAN 能够生成数据增强的合成图像，并且该模型可以提高面部识别模型的准确率。

    Oct, 2018

  • 通过旋转你的人脸进行表征学习

    本文提出了一种基于 DR-GAN 的面部识别方法，通过生成对抗网络的编码器 - 解码器结构，学习一种表征，该表征可以生成合成的面部图像和具有逆变性的面部姿势识别，同时该表征与其他具有 pose 表现的人脸变化明确地分离，因此在控制场景和实际场景中比当前技术更为出色。

    May, 2017

  • 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

  • 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

  • MeshGAN：非线性三维可塑面部模型

    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。

    Mar, 2019

  • 可控肖像图像动画的 3D GAN 反向推导

    本文提出了一种基于新开发的三维生成对抗网络（GANs）的画像图像动画的技术，该技术允许对图像主体的姿态进行明确控制，并展示了该方法在图像质量，身份保护和姿态转移等方面胜过先前的方法，同时支持属性修改。

    Mar, 2022

  • 野外条件下的大姿态人脸正向化

    本文提出了一种利用深度学习中的 3D 可塑模型进行面部正面化的生成式对抗网络，可以有效提高识别率和处理不同姿势的面部图像。

    Apr, 2017

  • 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

  • 3DHumanGAN: 面向照片般逼真的三维感知人体图像生成

    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