关键词facial performance capture
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- 基于视频的神经头像动画
使用视频驱动的动画模型，通过 LSTM 神经网络将人对应的表情特征转化为个性化的人物动画参数，从而实现了从视频输入中实现独立于个体的动画。
- ECCV稠密特征点的 3D 面部重建
该研究论文提出了一种通过使用合成数据达到高密度标记点的方法来进行面部重建的方法，并成功将其用于嘴巴和眼睛等部位进行表情捕捉，从而取得了在单目 3D 面部重建方面的最新成果。
- 面向高性能可微分渲染的模块化基元
通过利用现有的高度优化的硬件图形管道，我们提出了一种模块化可微渲染器设计，其性能优于以前的方法。我们的设计支持现代图形管道中所有关键操作，并在高分辨率下执行用户可编程着色和几何处理。以人脸表演捕捉为例，我们将其定义为一种反渲染问题，并展示了 - 神经体积：从图像中学习动态可渲染的体积
通过学习，我们提出了一种表示动态物体的方法，该方法由编码器 - 解码器网络和可微分的射线行进操作组成，它不需要明确重建或跟踪物体，使用了 3D 体积表示法，表现出更好的图像质量，为高分辨率应用提供了一种从表面到体积的方法
- 深度卷积神经网络实现生产级人脸表情捕捉
本文章旨在提出一种基于实时深度学习框架的视频面部表情捕获技术，能够从单目视频中密集地追踪演员的脸部运动，从而大大缩短现代叙事驱动的电子游戏或电影开发所需要的时间和劳动力。