GANFit：开源的高保真3D人脸重建项目

GANFit：开源的高保真3D人脸重建项目

GANFit Project Page of 'GANFIT: Generative Adversarial Network Fitting for High Fidelity 3D Face Reconstruction' [CVPR2019] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GANFit

基础介绍

GANFit是一个开源的高保真3D人脸重建项目，由Baris Gecer等研究人员开发。该项目旨在利用生成对抗网络（GANs）和深度卷积神经网络（DCNNs）的力量，从单张图片中重建出高保真度的面部纹理和形状。主要编程语言为Python。

核心功能

GANFit的核心功能是从单张图片中重建出具有高保真纹理和形状的3D人脸模型。其主要创新点包括：

• 利用GAN训练一个强大的面部纹理生成器，在UV空间中生成纹理。
• 重新审视传统的3D形态模型（3DMMs）拟合方法，使用非线性优化找到最优的潜在参数，通过预训练的深度身份特征进行监督，通过端到端可微分框架进行优化。

最近更新的功能

项目最近更新的功能包括：

• 引入了GANFit的更快速版本，称为FastGANFit，以及更稳定的版本，称为GANFit++。
• 提供了GANFit和FastGANFit在MICC Florence数据集上的评估代码。
• 注意，该项目的重建代码已被商业化，因此无法与公众分享。但是，用户可以发送一些图片，开发团队可以返回重建结果以供学术出版物比较。
• 公开了另一个与GANFit纹理模型非常相似的纹理-形状模型，用户可以申请其许可。

请注意，由于重建代码的商业化，项目的某些部分可能无法完全开放使用。尽管如此，GANFit仍为研究社区提供了一个强大的框架和工具，以探索3D人脸重建领域。

GANFit Project Page of 'GANFIT: Generative Adversarial Network Fitting for High Fidelity 3D Face Reconstruction' [CVPR2019] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GANFit