8、学习3D人脸可变形模型：从线性到非线性的突破

学习3D人脸可变形模型：从线性到非线性的突破

在当今的计算机视觉领域，3D人脸建模技术正发挥着越来越重要的作用。它不仅在虚拟现实、增强现实等娱乐领域有着广泛的应用，还在安防、医疗等领域展现出巨大的潜力。本文将深入探讨3D人脸可变形模型（3DMM）的发展历程，从传统的线性模型到新型的非线性模型，揭示其背后的原理和创新之处。

1. 研究背景与贡献

在3D人脸建模中，传统的线性3DMM存在一些局限性，例如需要3D人脸扫描进行监督学习，无法充分利用大量的野外人脸图像进行学习，以及由于线性基导致的表示能力有限等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了一种新的方法，通过学习非线性3DMM模型，充分利用大规模的野外2D人脸图像进行训练。

这种方法的主要贡献包括：
- 学习非线性3DMM模型 ：该模型能够全面建模形状、反照率和光照，相比传统的线性模型具有更强的表示能力。
- 2D图像表示 ：将形状和反照率都表示为2D图像，有助于保持顶点之间的空间关系，并利用卷积神经网络（CNN）在图像合成方面的强大能力。
- 弱监督联合学习 ：通过弱监督的方式，联合学习模型和模型拟合算法，利用大量无3D扫描的2D图像进行训练。新型的渲染层使得端到端的训练成为可能。
- 提升相关任务性能 ：新的3DMM模型在人脸对齐、人脸重建和人脸编辑等相关任务中表现出更好的性能。

2. 相关工作回顾

在深入探讨新型非线性3DMM模型之前，我们先来回顾一下相关的前期工作。

2.1 线性3DM