Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment

最新推荐文章于 2025-06-08 16:52:04 发布
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分类专栏： Face2Face-Reenactment
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Real_Myth/article/details/51678765
Face2Face是一项由斯坦福大学、埃尔朗根-纽伦堡大学和马克斯普朗克信息学研究所开发的实时面部捕捉和重塑技术。该技术能使用普通网络摄像头实时操纵YouTube视频，具有严重现实影响。通过非刚性模型束调整解决从单目视频中恢复面部身份的欠约束问题，并实现源和目标视频之间的快速变形转移，以达到逼真的面部表情动画效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

网络文章整理


PART 1

http://disinfo.com/2016/03/face2face-real-time-face-capture-and-reenactment-of-rgb-videos/

Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment

face-to-face
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Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos 论文翻译
fewofssd的专栏
08-18 5435
Face2Face：RGB视频的实时人脸捕获和重现 源论文标题：Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos 源论文地址：http://www.graphics.stanford.edu/~niessner/papers/2016/1facetoface/thies2016face.pdf [摘
对《Live Sketch:Video-driven Dynamic Deformation of Static Drawings》一文的理解(上)
Arcobaleno
03-30 1844
本文发表于CHI2018，作者是： Qingkun Su1, Xue Bai3, Hongbo Fu2, Chiew-Lan Tai1, Jue Wang3 1Department of Computer Science and Engineering, HKUST 2School of Creative Media, City University of Hong Kong 3Megvii I...
Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos
凌风探梅的专栏
06-15 5195
Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos CVPR 2016 (Oral) J. Thies 1 M. Zollhöfer 2 M. Stamminger 1 C. Theobalt 2 M. Nießner 3 1 University of Erlan
SeetaFace2人脸识别框架实战课程
最新发布
weixin_32921023的博客
06-08 920
SeetaFace2 是一款开源的人脸识别框架，它以其高性能和高准确性获得了广泛的关注。该框架采用深度学习技术，将复杂的人脸识别过程简化为若干易于理解和操作的步骤。SeetaFace2 不仅便于研究者开发和实验，还使得工业界能够轻松地将其集成到实际应用中，比如门禁系统、智能监控等。
Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment
凌风探梅的专栏
06-15 2321
Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment SGASIA 2015 J. Thies 1 M. Zollhöfer 2 M. Nießner 3 L. Valgaerts 2 M. Stamminger 1 C. Theobalt 2 1 University of Erlan
Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos (CVPR 2016) 译文
weixin_41967328的博客
08-28 1178
我们提出了一种用于单目目标视频序列(例如Youtube视频)的实时面部再现的新方法。源序列也是单目视频流，用商品网络摄像头实时捕获。我们的目标是通过源演员将目标视频的面部表情动画化，并以逼真的方式重新渲染被操纵的输出视频。为此，我们首先通过基于非刚性模型的捆绑解决了从单目视频中恢复面部身份的约束不足问题。在运行时，我们使用密集的光度一致性测量来跟踪源视频和目标视频的面部表情。然后通过在源和目标之间快速有效的变形传递来实现再现。从目标序列中检索与重新定位表达最匹配的口腔内部，并扭曲以产生准确的匹配。
Capture - Face detection
刘伟臣的笔记本
06-01 582
package opencvTest; /** * Created by lwc on 6/1/16. */ import java.awt.*; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.DataBufferByte; import javax.swing.*; import org.opencv.core.Co
AI中Deepfake的部分研究前沿与文献综述
吊车尾小队
01-16 2936
综上所述，在检测高视觉质量Deepfake视频时面临三大挑战，即1)如何放大高视觉质量Deepfake视频中的篡改痕迹以获得更好的性能，2)如何提高跨数据集检测的鲁棒性并提高检测效率，3)如何提供可解释的理论分析。以上介绍的三种算法从某种程度上可以归类Deepfake的研究方法，从常识性的角度或者标新立异的方法，基于传统深度学习神经网络的方法和与实际图像处理相结合的方法。为了更好地隔离被操纵的人脸，我们推导了一个新的代价函数，与常规分类不同，它压缩了自然人脸的可变性，并在特征空间中推开了不现实的人脸样本。
人物视频生成（human-video-generation）最新必读论文、公开数据集整理分享
lqfarmer的博客
07-24 1135
在许多计算机图形应用中，创建逼真地呈现和可控制的人物角色动画是一项至关重要的任务。这个人物称为任务视频生成（human video generation）。虚拟演员在游戏和视觉效果，远程呈现或虚拟和增强现实中发挥着关键作用。今天，视频逼真角色的合理演绎 - 即与用户控制下的人类视频区别开来的动画在其他领域也很重要，例如在模拟环境中为人类世界提供摄影的训练数据 - 基于自主系统和车辆的感知算法。在那里，模拟角色可以制作大量注释的现实世界场景和动作，这在现实世界中很难实际捕获。此外，实际上无法捕获危...
faceCapture.zip
08-06
faceCapture，人脸的姿势捕捉和模拟。实现了人脸识别以及人脸特征点的检测。根据人脸特征点的二维信息，还原出人脸姿势的旋转角。控制模型，让模型做出相同的姿势，博客附件，效果请查看博客相对应项目。
面部捕捉神器：FaceCapture - 技术解析与应用指南
gitblog_00037的博客
03-27 1046
面部捕捉神器：FaceCapture - 技术解析与应用指南 在计算机视觉和人工智能领域，实时、准确的面部捕捉是一项关键的技术。今天，我们要向您推荐一款名为FaceCapture的开源项目，它利用先进的深度学习算法实现高效且精准的人脸检测与跟踪，为开发者提供了一个强大的工具。 项目简介 FaceCapture是由Lawson S. Li开发的一个Python库，旨在简化面部识别和捕获的过程。通过简...
[XR]人脸捕捉(Unity + iPhone)快速简易版
GrimRaider的专栏
12-02 8644
使用Unity做面捕
MarioNETte: Few-shot Face Reenactment Preserving Identity of Unseen Targets（AAAI20）
o0Helloworld0o的博客
03-05 791
MarioNETte Architecture Fig.2展示了MarioNETte的框架图 给定driver image x\mathbf{x}x，一组target images {yi}i=1⋯K\left \{ \mathbf{y}^i \right \}_{i=1\cdots K}{yi}i=1⋯K​，整个framework输出一幅Reenacted image 注意：driver x\...
Face2Faceρ: Real-Time High-Resolution One-Shot Face Reenactment 译文
weixin_41967328的博客
03-06 2121
Face2Faceρ: Real-Time High-Resolution One-Shot Face Reenactment 译文
One-Shot Face Reenactment on Megapixels 译文
weixin_41967328的博客
03-06 934
One-Shot Face Reenactment on Megapixels 译文
Unity【Live Capture】- 关于人脸捕捉的解决方案（一）
whl0071的专栏
10-20 1189
Unity【Live Capture】- 关于人脸捕捉的解决方案（一）
论文阅读：Neural Voice Puppetry: Audio-driven Facial Reenactment
landing_guy_的博客
11-28 2648
介绍eccv2020的一篇文章
【面部重演+3D控制】PIRender:控制你想控制的人物
Ericam_
03-30 6253
论文Link 代码地址 前言 ​ 该项目主要实现了face-reenactment，人脸3D控制和语音驱动图像，不局限于特定人物，使用预训练模型可以针对任一人物完成。（项目源代码里没有写出，简单修改一下就可以）。 ​ 下面给出一点我个人实验过程中的截图（vox数据集实验截图可见项目地址或论文）： 由于是自定义的源图，可能加载图像通道需要调整，所以会出现有点发白的情况。实验过程中发现针对自定义的图，wrap效果较好，editing后的图眼睛和牙齿很失真。（这个可能是由于驱动图像人物是欧美人的原因） A.
Unity Face Capture面部捕捉方案教程——利用官方教程绑定人物模型
2201_76001423的博客
03-28 2954
Unity Face Capture面部捕捉方案教程——利用官方教程绑定人物模型
vgg实现人脸表情识别 英文文献
06-01
3. **Real-time Face Capture and Reenactment**: 虽然该研究主要关注于实时人脸捕捉与重演，但它也涉及到了表情识别的技术细节。通过分析VGG网络在特征提取方面的表现，研究者展示了如何将VGG应用于动态表情变化的...
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