推荐开源项目：ImFace++ —— 高级非线性3D可变形人脸模型

裘韶同

于 2024-10-10 08:09:10 发布

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推荐开源项目：ImFace++ —— 高级非线性3D可变形人脸模型

ImFace The official code for "ImFace: A Nonlinear 3D Morphable Face Model with Implicit Neural Representations" presented at CVPR 2022, along with its extended version ImFace++. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/ImFace

项目介绍

ImFace++ 是一个基于隐式神经表示的高级非线性3D可变形人脸模型。该项目通过构建两个显式解耦的变形场，分别对身份和表情相关的复杂形状进行建模，从而实现自动学习不同面部形状之间的对应关系。为了捕捉更精细的面部细节，ImFace++ 进一步在模板空间中引入了一个细化位移场，使得模型能够更精细地学习个体特定的面部细节。

ImFace++ 示例

项目技术分析

ImFace++ 采用了隐式神经表示技术，这是一种新兴的深度学习技术，能够有效地表示复杂的几何形状。通过显式解耦的变形场，模型能够分别处理身份和表情的变化，从而提高模型的灵活性和准确性。细化位移场的引入则进一步提升了模型捕捉细微面部特征的能力。

技术亮点：

隐式神经表示：利用神经网络隐式地表示3D形状，能够更好地捕捉复杂的面部几何结构。
显式解耦变形场：分别建模身份和表情，提高模型的灵活性和准确性。
细化位移场：在模板空间中进一步细化面部细节，使得模型能够生成更逼真的面部模型。

项目及技术应用场景

ImFace++ 的应用场景广泛，包括但不限于：

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：用于生成逼真的虚拟人脸，提升用户体验。
电影和游戏制作：为角色设计提供高精度的面部模型，提升视觉效果。
人脸识别与验证：通过精细的面部模型，提高识别和验证的准确性。
医学美容：用于模拟手术效果，帮助医生和患者进行术前评估。

项目特点

高精度：通过隐式神经表示和细化位移场，能够生成高精度的3D人脸模型。
灵活性：显式解耦的变形场使得模型能够灵活处理不同的身份和表情。
易用性：项目提供了详细的文档和示例代码，用户可以轻松上手。
开源免费：项目完全开源，用户可以自由使用和修改代码。

使用示例

生成人脸

python scripts/random_generate.py --generate_type [test|train]

修改配置文件中的 LOAD_PATH 为你的检查点路径，并设置 RESUME 以匹配测试数据集的检查点。可以通过修改 generate_type 来生成测试数据集或训练数据集的人脸。结果将保存在 result/imface++/generate 目录下。

拟合单个3D人脸

# 预处理演示数据
python demo/process.py
# 拟合演示
python scripts/fit_one_sample.py

同样，修改配置文件中的 LOAD_PATH 为你的检查点路径。结果将保存在 result/imface++/fit/<timestamp> 目录下。

引用

如果您的研究中使用了我们的工作，请考虑引用以下文献：

@inproceedings{zheng2022imface,
  title={ImFace: A Nonlinear 3D Morphable Face Model with Implicit Neural Representations},
  author={Zheng, Mingwu and Yang, Hongyu and Huang, Di and Chen, Liming},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={20343--20352},
  year={2022}
}
@inproceedings{zheng2023neuface,
  title={NeuFace: Realistic 3D Neural Face Rendering from Multi-view Images},
  author={Zheng, Mingwu and Zhang, Haiyu and Yang, Hongyu and Huang, Di},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={16868--16877},
  year={2023}
}
@article{zheng2023imface++,
  title={ImFace++: A Sophisticated Nonlinear 3D Morphable Face Model with Implicit Neural Representations},
  author={Zheng, Mingwu and Zhang, Haiyu and Yang, Hongyu and Chen, Liming and Huang, Di},
  journal={arXiv preprint arXiv:2312.04028},
  year={2023}
}

ImFace++ 是一个功能强大且应用广泛的3D人脸模型项目，无论是学术研究还是实际应用，都值得您一试！立即访问项目主页，体验其强大的功能吧！

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考