CVPRNov, 2021

FaceScape：单视角 3D 人脸重建的三维面部数据集和基准

PDF
TL;DR本文提出了一个大规模的详细 3D 人脸数据集（FaceScape）及相应的评估标准来评估单视图面部三维重建，通过该数据集，提出了一种从单张图像输入预测精细可调和三维人脸模型的新算法，并且使用该数据集来生成用于评估单视图面部重建方法的基准数据，并报告和分析了在不同条件下的准确性和挑战。
3d face datasetfacial reconstructionsingle-viewriggable modelsdeep neural network
发现论文，激发创造
  • FaceScape：大规模、高质量 3D 人脸数据集与详细可装配 3D 人脸预测

    本文介绍了一个大规模的详细的 3D 人脸数据集 FaceScape，并提出了一种新算法，可以从单个图像输入预测精细的可控 3D 面部模型。该数据集提供了来自 938 个受试者的 18,760 个纹理 3D 面部，每个面部有 20 个具体表情。这些细致的面部模型可以表示为 3D 可变模型和位移图，利用大规模和高精度数据集，进一步提出了一种学习特定表情动态细节的新型算法。与之前的方法不同，我们预测的 3D 模型在不同表情下可以高度自由控制，数据集和代码将公开发布供研究使用。

    Mar, 2020

  • Multiface: 神经人脸渲染数据集

    该研究介绍了一个多视角，高分辨率的人脸数据集，通过进行替代卷积编码器及对条件对抗网络（VAE）进行验证，对研究区域的深度插值进行了实验讨论。

    Jul, 2022

  • 野外环境中基于 2D 人脸图像的密集 3D 重建评估

    本文报道了一个 3D 脸部重建算法的比赛和相应的竞赛数据集，该数据集包含 2000 幅 2D 面部图像和 135 个主体的 3D 地面真实面部扫描图像，为 3D 重建算法的准确性评估提供了基础。

    Mar, 2018

  • 学习合成数据进行 3D 人脸重建

    本论文介绍了一种基于卷积神经网络和生成随机几乎逼真的面部图像的方法，可以通过单张照片快速、稳健地重建面部的三维几何结构，即使在极端表情和各种光照条件下也可以成功恢复面部形状。

    Sep, 2016

  • 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

  • Deep Fashion3D: 从单张图像重建三维服装的数据集与基准测试

    Deep Fashion3D 是迄今为止最大的 3D 服装模型集合，包含 2078 个模型和丰富的注释信息，并引入了一种新的单视角服装重建方法。

    Mar, 2020

  • FaceVerse: 一种来自混合数据集的细粒度和细节可控的 3D 面部可变模型

    提出了 FaceVerse，这是一个精细的 3D 神经人脸模型，利用混合的东亚人脸数据集建立，通过基于大规模 RGB-D 图像生成基本参数模型，再利用高保真的 3D 头部扫描模型选用 StyleGAN 结构进行精细调整，同时结合基本属性和面部细节进行创新性的调节，实现了单张图像拟合，相比其他最先进的方法表现更好。

    Mar, 2022

  • EasyPortrait - 人脸解析与肖像分割数据集

    本文介绍了使用众包平台创建大规模、干净的图像分割数据集的流程，并在 EasyPortrait 数据集上训练多个模型并展示实验结果，EasyPortrait 包含了 20000 张主要的室内照片，分成 9 类，并可用于皮肤增强和牙齿美白等任务。

    Apr, 2023

  • 利用数百万 3D 扫描进行大规模 3D 人脸识别的学习

    提出使用大量的 3D 面部扫描数据和深度学习模型的方法来解决开放世界人脸识别问题，并取得了比现有技术超过 10％的精度提升。

    Nov, 2017

  • 从单视角肖像数据集学习全头部三维生成对抗网络

    我们提供了第一个 3D 感知的全头像肖像生成器，它从包含多种摄像参数和身体姿势的高质量单视角真实肖像数据集学习一个规范化的 3D 化身分布，并利用我们的规范化生成器产生符合数据集身体姿态分布的变形结果来生成自各个摄像角度（360°）具有完整 3D 几何的视一致逼真肖像图像。

    Jul, 2023