我们提出了一种生成全身自拍照的方法，该方法结合了事先捕捉的身体视频、目标姿势照片以及每个位置的自拍照片和背景照片，并采用了一种基于扩散的新方法来将所有信息合并成具有所需姿势和背景的高质量、构图良好的自拍照片。

Aug, 2023

该论文综述了深度学习在结合全景鱼眼摄像机的视觉任务中的应用，包括物体检测、活动识别等，利用鱼眼镜头的全向视野可以大大减少部署所需的工作和成本。

Apr, 2023

为了实现人类交流的沉浸式 3D 体验，需使用像手机摄像头一样的普通硬件获取 360 度的逼真人形头像，并使用经过训练的关键点检测器和多阶段优化过程创建头像。

Oct, 2022

本论文提出了一种称为 $ extit {unselfie}$ 的新型摄影转换技术，该技术能够自动将自拍照转换成中性姿态的肖像，实现的方法包括对数据进行无监督自身训练以及构建三级步骤的管道，其中加入了新的最近姿态搜索模块。研究结果表明，该技术优于现有替代方案。

Jul, 2020

本文提出了一种基于自恋的头部运动的自我搜索技术，能够在可穿戴相机拍摄的第一人称视角视频中识别自己，以解决由这种技术带来的隐私问题，并且该技术能够应用于隐私过滤、目标视频检索以及社交群聚等实际场景中。

Jun, 2016

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

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。

Apr, 2022

我们介绍了一种评估和对比 Live/Motion 照片与传统基于图像的方法在视觉辅助任务中的有效性的简单方法，并发现 Live 照片和运动照片在常见视觉辅助任务中，特别是物体分类和 VideoQA 中，优于单帧图像。通过在视障个体采集的视频组成的 ORBIT 数据集上进行了大量实验验证了我们的结果。此外，我们进行了一系列的消融研究，以深入研究去模糊和较长时间剪辑的影响。

Sep, 2023

本文提出了一种名为 SUPER 的新方法，用于消除自拍照片中的失真和调整头部姿势，实现了更真实的自拍照片编辑。通过 3D GAN 反向传播优化相机参数和面部隐藏编码，生成一张图像。此外，估计获得的隐藏编码的深度，创建深度感应的 3D 网格，并使用更新的相机参数进行渲染，获得一个形变的自画像。最后，通过基于可见性的融合，重新投影可见区域，并使用生成模型恢复被遮挡的部分。对自拍照片失真基准和自行收集的头部旋转数据集（HeRo）的实验表明，SUPER 在定性和定量上均优于以前的方法，为实现逼真的自拍照片编辑开辟了新的可能性。

Jun, 2024

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