CVPRJun, 2021

使用 StyleGAN 和感知细化实现标准化头像合成

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TL;DR提出了一种高度稳健的基于 GAN 的框架，可从单个非约束性照片中数字化人物的标准化 3D 头像，并通过采用高度稳健的标准化 3D 面部生成器以及感知细化步骤来生成高质量的标准化面部模型。
3d avatargan-based frameworkface reconstructionnormalized facesdiffuse lighting
发现论文，激发创造
  • GAN-Avatar: 可控个性化基于 GAN 的人头图像生成器

    我们提出了一种从图像中学习具有人物特定的可动画化角色模型的方法，旨在解决面部表情追踪失败的问题，并实现高保真度的图像合成。

    Nov, 2023

  • 从单幅肖像生成可动画的 3D 卡通人脸

    本文提出了一种从单幅肖像图像生成动画化的 3D 卡通脸部的新框架，并针对传统模型建立漫画形象耗时且难以保持相似性的问题，提出了基于模板和形变转移的语义保留脸部绑定方法及实时动画演示。

    Jul, 2023

  • StyleAvatar：通过单个视频实时生成逼真肖像头像

    该论文提出了一种使用 StyleGAN 网络的实时照片级写实肖像化重建方法，可在忠实表情控制下生成高保真肖像化头像，并通过引入组合表示和滑动窗口增强方法将其能力扩展到全身视频生成，使训练和应用的表现和效率得到了提高。

    May, 2023

  • 基于 3D GAN 的大姿态人脸识别改进

    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。

    Dec, 2020

  • AniPortraitGAN：从 2D 图像集合生成可动态调整的 3D 肖像

    基于非结构化的 2D 图像集合，我们提出了一种可调节面部表情、头部姿势和肩膀运动的三维感知生成对抗网络，该网络能够生成多样且高质量的三维头像。

    Sep, 2023

  • 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

  • AG3D: 从 2D 图像集合中学习生成 3D 头像

    本文提出了一种从 2D 图像生成逼真的 3D 人物的新方法，并使用多个辨别器和 2D 法线图形式的几何线索来训练模型，取得了在几何和外观方面超过以前 3D 和关节感知方法的性能，通过系统的消融研究验证了模型的有效性和每个组件的重要性。

    May, 2023

  • 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

  • 姿态归一化的人员再识别图像生成

    本文提出了一种新颖的深度人图像生成模型，利用生成对抗网络，实现了消除视角变化的标准化，生成与姿势相关的真实人物图像，得到新型的去除姿势影响的深度重新识别（re-id）特征，并证明这种特征可以广泛应用于许多不同的 re-id 数据集中。

    Dec, 2017

  • 通用单次神经头像模拟

    该研究提出了一种通过对单视角幅面图像进行重建和动画化的三维头像，通过三个三角面分别捕捉源图像的粗略三维几何，详细外观以及目标图像的表情实现，再通过超分辨率模块的渲染进行填充并通过单向传递网络的高效性进行动画。实验表明，该方法在重建和动画方面优于当前最先进的基线方法，并且对新的验证数据集有很好的泛化能力。

    Jun, 2023