DECA开源项目教程

DECA开源项目教程

DECA DECA: Detailed Expression Capture and Animation (SIGGRAPH 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DECA

1. 项目介绍

DECA（Detailed Expression Capture and Animation）是一个详细表情捕捉和动画的开源项目。该项目基于单张输入图像重建出具有详细面部几何信息的3D头像模型，并且可以轻松实现模型的动画化。该项目在SIGGRAPH 2021上发表，并在NoW Challenge基准数据集上取得了领先的三维人脸形状重建效果。

2. 项目快速启动

在开始之前，确保您的环境中已经安装了Python 3.7以及以下依赖库：numpy,numpy, skimage, scipy, opencv, PyTorch (版本 >= 1.6), face-alignment（可选，用于检测面部）。

克隆项目仓库

git clone https://github.com/yfeng95/DECA.git
cd DECA

安装依赖

使用pip安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

或者，您也可以使用conda环境：

bash install_conda.sh

准备数据

运行以下脚本来下载项目所需的数据：

bash fetch_data.sh

运行示例

• 重建示例

  运行以下命令来重建一个示例图像：

  python demos/demo_reconstruct.py -i TestSamples/examples --saveDepth True --saveObj True
  

  该命令将显示预测的2D和3D地标点、粗略和详细的几何结构以及深度信息，并生成一个包含从输入图像中提取的纹理的obj文件。

• 表情转移示例

  运行以下命令来转移表情：

  python demos/demo_transfer.py
  

  这将允许您重建一个图像的3D面部，并通过从其他图像转移表情来动画化它。

• 动画预告片

  生成动画预告片的gif：

  python demos/demo_teaser.py
  

3. 应用案例和最佳实践

DECA项目不仅可以用于学术研究，也可以在虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域中应用。以下是一些应用案例和最佳实践：

• 在虚拟现实(VR)中，使用DECA创建的3D面部模型可以提供更加真实和生动的角色表现。
• 游戏开发者可以利用DECA的重建和动画功能，为游戏角色创建复杂的面部表情和动作。
• 动画制作人员可以使用DECA简化面部建模和动画制作的流程，提高生产效率。

4. 典型生态项目

DECA项目是基于FLAME模型和PyTorch3D等开源项目构建的，以下是与DECA相关的典型生态项目：

• FLAME_PyTorch: 一个基于PyTorch的FLAME模型实现。
• TF_FLAME: FLAME模型在TensorFlow上的实现。
• Pytorch3D: 用于3D视觉的PyTorch库。
• neural_renderer: 一个基于神经网络的渲染库。

以上就是DECA开源项目的教程，希望对您有所帮助。

DECA DECA: Detailed Expression Capture and Animation (SIGGRAPH 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DECA