CVPRApr, 2022

SmartPortraits：基于深度的手持智能手机人像数据集，用于状态估计、重建和合成

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TL;DR本文提供了一个包含 1000 个有人像的视频序列的数据集，主要目的是弥合从智能手机获取到的原始测量结果与下游应用之间的差距，并通过评估多种状态下最先进的相机对齐方法来提供智能手机视觉 - 惯性基准，其中提供了不同方法的结果，并激励在视图合成和三维重建任务中进一步使用提供的轨迹，可用于人像捕获的摄像机对齐和闪光灯辅助测量等。
发现论文，激发创造
  • BigHand2.2M 基准测试：手势姿态数据集和最新技术分析

    介绍了一种新的捕捉方法和跟踪系统，自动获取 21 个关节点的手部姿势数据，并通过新数据集和卷积神经网络对自我视角手势估计和交叉基准性能进行显著改进。

    Apr, 2017

  • 一份人像图像质量评估数据集

    该研究介绍了一个人像特定的图像质量评估数据集 PIQ23，其使用配对比较的方法由多位专家对三个特定属性进行注释，在深入的统计分析后，证明了语义信息可以用于提高图像质量评估的预测。

    Apr, 2023

  • FreeMan：走向野外三维人体姿态估计的基准评测

    通过使用多台智能手机捕捉来自不同角度的 40 个人在不同场景下的 11M 帧图像，我们构建了 FreeMan 这一大规模真实世界多视图数据集，以促进 3D 姿势估计的发展，并提供了全面的评估基线，凸显了 FreeMan 所带来的巨大挑战。

    Sep, 2023

  • 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

  • 竖屏模式下的视频识别

    通过引入专注于视频识别的首个肖像模式数据集，我们的研究旨在探索这一新兴研究领域，分析肖像模式视频对识别准确性与空间偏差的影响，并在数据增强、评估过程、时间信息和音频模态方面提出了深入的实验，以期激发进一步的研究努力。

    Dec, 2023

  • 基于视频的三维人体模型重建

    该论文介绍了如何从单目视频中获取任意人物的准确三维身体模型和纹理，该方法仅需使用智能手机或网络摄像头，使每个人都能创建自己的全可动数字双胞胎，如社交 VR 应用或在线时尚购物的虚拟试穿。

    Mar, 2018

  • 利用非正式单眼视频创建可控制的人像

    本文介绍了 Rig3DGS，通过使用一组三维高斯分布在规范空间中表示整个场景，借助可以学习的形变方法来控制面部表情、头部姿势和视角合成，从而实现从单视角捕获生成高质量渲染的目标。

    Feb, 2024

  • 使用单个双像素相机进行面部深度和法向估计

    本文介绍了一个 DP Depth/Normal 网络，通过收集超过 135K 张 DP 面部数据实现了 3D 面部几何重建，该网络具有自适应采样模块和自适应法线模块，可处理 DP 图像中的虚焦模糊区域，并实现了是取得最新的 DP-based 深度 / 法线估计方法的最优表现，同时也展示了该面部深度 / 法线估计在面部欺骗和光照方面的应用。

    Nov, 2021

  • 高质量家庭脸部几何和外观捕捉

    该论文提出了一种高质量的面部捕捉方法，利用单个手机闪光灯序列在昏暗的房间中捕捉面部几何和外观，模拟了完整的面部包括皮肤、口腔内部、头发和眼睛，并展示了可以捕捉高质量的 3D 可光照化扫描。

    Dec, 2023

  • 使用 RGB-D 自拍创建高保真 3D 数字人头

    本文介绍一种使用 RGB-D 自拍相机实现高保真、逼真、照片级的 3D 数字人头制作的完全自动化系统。该系统采用不同于传统的面部几何建模和反射合成技术，成功运用了两阶段帧选则过程和可微渲染器的 3DMM 拟合算法来从多视角 RGB-D 数据中恢复面部几何，进而实现人脸表面纹理的抠取与合成，从而制作出了高度真实细节的数字人头。

    Oct, 2020