Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment

最新推荐文章于 2025-10-10 14:21:16 发布
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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。

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
最低0.47元/天 解锁文章
Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos 论文翻译
fewofssd的专栏
08-18 5499
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
[XR]人脸捕捉(Unity + iPhone)快速简易版
GrimRaider的专栏
12-02 8709
使用Unity做面捕
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。
开源SeetaFace2人脸识别安装使用
最新发布
m0_68021330的博客
10-10 991
SeetaFace2是一款开源人脸识别引擎，包含人脸检测、关键点定位和特征提取三个核心模块。文章详细介绍了在Ubuntu系统下的编译安装方法，包括依赖安装、源码配置选项说明，以及ARM架构的特殊处理。同时提供了各模块预训练模型的下载链接和使用示例代码，展示了人脸比对和特征提取的基本实现流程。文章指出SeetaFace2缺乏活体检测功能，建议可升级至支持该功能的SeetaFace6版本。该引擎采用标准C++开发，不依赖第三方库，适用于多种硬件平台和应用场景。
Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos
凌风探梅的专栏
06-15 5244
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
Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment
凌风探梅的专栏
06-15 2355
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
对《Live Sketch:Video-driven Dynamic Deformation of Static Drawings》一文的理解(上)
Arcobaleno
03-30 2001
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...
Make a Face: Towards Arbitrary High Fidelity Face Manipulation(做个脸：走向任意高保真脸部操纵)
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
05-03 2943
本博客是对 论文 Make a Face: Towards Arbitrary High Fidelity Face Manipulation（做个脸：走向任意高保真脸部操纵）的翻译，因作者水平有限，翻译难免会有不妥当的地方，还请读者不吝赐教。 摘要 最近的研究表明，随着GAN和VAE范例的发展，在面部操作任务中取得了显著成功，但输出有时仅限于低分辨率并且缺乏多样性。在这项工作中，我们提出了附...
Audio-driven Talking Face Video Generation with Learning-based Personalized Head Pose （译文）
weixin_41967328的博客
11-17 3583
链接 Arxiv： https://arxiv.org/abs/2002.10137 Video： https://www.bilibili.com/video/BV15f4y1t7FD/ 摘要 现实世界中会说话的面孔通常伴随着自然的头部运动。然而，大多数现有的谈话人脸视频生成方法只考虑具有固定头部姿势的面部动画。在本文中，我们提出了一个深度神经网络模型来解决这个问题，该模型将源人物的音频信号a和目标人物的非常短的视频V作为输入，并输出具有个性化头部姿势（利用V中的视觉信息）、表情和嘴唇同步的合成高质量对话
Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos (CVPR 2016) 译文
weixin_41967328的博客
08-28 1346
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
06-01 617
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
face2face-demo：pix2pix演示，可从面部地标中学习并将其转换为面部
02-06
face2face-demo 这是一个pix2pix演示，它从面部地标中学习并将其转换为面部。 还提供了支持网络摄像头的应用程序，可将您的面部实时转换为经过训练的面部。 入门 1.准备环境 # Clone this repo git clone git@github.com:datitran/face2face-demo.git # Create the conda environment from file (Mac OSX) conda env create -f environment.yml 2.生成训练数据 python generate_train_data.py --file
面部捕捉神器：FaceCapture - 技术解析与应用指南
gitblog_00037的博客
03-27 1107
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...
MarioNETte: Few-shot Face Reenactment Preserving Identity of Unseen Targets（AAAI20）
o0Helloworld0o的博客
03-05 810
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 2294
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 1011
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 1270
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 2703
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 6385
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.
AnimateAnyone：基于Python的人物面部重演动画工具
“Python_人物动画AnimateAnyone Face Reenactment.zip”这一文件标题所指向的是一项基于深度学习技术的人脸动画生成项目，其核心目标是实现面部重演（Face Reenactment），即通过驱动源视频中的人物面部表情、姿态...
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