May, 2023

一次性隐式可塑人脸建模与一致纹理参数化

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TL;DR本文提出了一种构建隐式 3D 变形人脸模型的新方法，使用了学习得出的 SDF 和明确的 UV 贴图参数化，从而实现了单张图片的重建、面部表情动画的修改和纹理的直接绘制，相较于现有技术在照片逼真度、几何和表情精度上有了提升。
3d morphable modelsimplicit representationssdfuv-texture mapsfacial expression
发现论文，激发创造
  • 可塑扩散：单图像化身创造的三维一致扩散

    本研究工作旨在通过将 3D 可变模型整合到最新的多视角一致性扩散方法中，增强生成扩散模型在创建可控、照片般逼真的人类头像任务中的质量和功能。我们的实验证明了在基于关节的 3D 模型的准确约束下，生成流水线模型在单图像的新视角合成任务上的性能改进，更重要的是，这种整合实现了面部表情和身体姿势控制在生成过程中的无缝和准确融入。据我们所知，我们提出的框架是第一个允许从未见过的单一图像创建完全 3D 一致、可动画和照片般逼真的人类头像的扩散模型；广泛的定量和定性评估证明了我们的方法在新视角和新表情合成任务上相对于现有最先进的头像创建模型的优势。

    Jan, 2024

  • 从视频中生成的隐式可塑头像

    提出了一种名为 IMavatar 的新方法，可以从单目视频中生成隐式头像。通过学习混合形状和蒙皮场来表示表情和姿势相关的变形，使得这些属性可以用于完成新表情和姿态下的几何和纹理场的变形，并通过光线行进和迭代根查找，为每个像素定位规范表面交点，从而实现了头像的生成，并通过端到端的训练，得出了比现有技术更完整的表情空间和几何形状。

    Dec, 2021

  • 非线性 3D 人脸可变模型

    本文提出了一种从大量非约束人脸图像中学习非线性 3D Morphable Model 的创新框架，该模型拥有比线性模型更强大的表示能力，并对人脸对齐和 3D 重建做出了贡献。

    Apr, 2018

  • 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

  • 从野外图片中学习 3D 人脸可塑模型

    本文提出了一种新的框架以学习从大量野外人脸图像中学习非线性 3DMM 模型，该模型可以用于面部对齐，3D 重建和面部编辑。

    Aug, 2018

  • 动画艺术化头像：由单张图像生成可动画的三维艺术化头像

    通过一张单一的图像生成具有可控面部表情、头部姿态和肩膀运动的可动画 3D 感知艺术化人物形象，并进行实时动态演示。

    Mar, 2024

  • 从单个扫描构建 3D 可塑模型

    本文提出了一种从单个 3D 网格构建生成模型的方法，使用高斯过程表示形状和反照率的 3D 可变模型，可以用于人脸识别等领域。

    Nov, 2020

  • 基于形态模型引导的稀疏光度三维人脸重建

    本研究提出了一种新的三维人脸重建技术，利用稀疏光度立体和单个图像的面部建模技术，通过采用语义分割技术，可以精确重构面部毛发和裸露皮肤区域，包括皱纹、眉毛、丘疹、毛孔等微小的几何细节，其表现可与电影品质制作相媲美。

    Nov, 2017

  • 从最少的数据中构建 3D 生成模型

    提出了一种从单个三维网格构建生成模型并通过无监督低级别学习从二维图像中改进的方法，该方法生成了一个 3D 可变形模型，该模型由高斯过程表示形状和色调，从单个扫描或模板构建 3D 可变形模型的方法比以往的方法更优秀， 并已在面部领域得到了证明。

    Mar, 2022

  • 野外环境下的三维面部可塑性模型

    通过组合强大的面部形状统计模型和 “野外” 纹理模型，我们提出了第一个 “野外” 3DMM，大大简化了拟合过程，无需将其优化针对照明参数。

    Jan, 2017