Mar, 2024

LeGO：通过表面变形网络实现可动漫化风格的人脸生成（以单个示例为基础）

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TL;DR通过训练表面变形网络和使用配对样例来翻译目标风格，该方法实现了高度风格化的 3D 人脸模型，可以生成不同拓扑的面部模型，并用于诸如头像生成、几何样式的线性插值以及风格化头像的面部动画等应用。
发现论文，激发创造
  • StyleRig：用于调整人像图像的 StyleGAN 3D 控制软件

    该论文提出了一种通过 3DMM 对 StyleGAN 进行 “面部控制” 的方法，可以实现对面部姿态、表情和场景光照等语义参数的控制，同时具备 StyleGAN 的照片般的逼真感。

    Mar, 2020

  • HyperStyle3D: 通过超网络进行文本引导的 3D 人像风格化

    本文提出了一种基于 3D-aware GANs 的 HyperStyle3D 方法，利用 CLIP 模型作为样式指导，可以在不要求 3D 数据的情况下进行立体画风化处理，实验结果表明该方法在不同的画风、形状变形、属性修改等方面展现了优异表现，且保持了 3D 一致性。

    Apr, 2023

  • 具有生成先验的多模态人脸风格化

    本文提出了一种支持多模式脸部艺术风格化的框架，利用 StyleGAN 的优势，并将其集成到编码器 - 解码器架构中进行高质量的面部生成，输出结果显示该框架在一次和零次风格化任务中均能实现比现有方法更出色的面部风格化性能。

    May, 2023

  • 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

  • 使用 3D 可塑模型和生成对抗网络进行人脸去遮挡

    本研究提出了一种新颖的基于 3DMM 和生成对抗网络的方法来恢复去遮挡的人脸图像并重建正确的 3D 面部模型，实验结果证实了该算法在消除各种头部姿势和光照等难以处理的遮挡方面的有效性和鲁棒性。

    Apr, 2019

  • 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

  • 3D Morphable Models 作为空间变换网络

    本文介绍了一种新的卷积神经网络模型，将 3D 变形模型嵌入网络中，使得该网络可以处理输入数据的 3D 空间变换，并且可以对 3D 姿态的变化和遮挡进行识别和规范化，通过该方法可以对高度不规则的图像进行处理。

    Aug, 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

  • 使用 StyleGAN 和感知细化实现标准化头像合成

    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。

    Jun, 2021