[TOC]
GAN:
StyelGAN
StyelGAN2
CV
- FGVC
3D:
3DFace:
《A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces》:1999年的论文，3D 纹理人脸重建的开山之作
3DMM: 《Basel Face Model》 2009
PRNet:《Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network》
2DASL:《Joint 3D Face Reconstruction and Dense Face Alignment from A Single Image with 2D-Assisted Self-Supervised Learning》2019
《Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution（3DDFA）》
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1511.07212.pdf
代码链接：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/xiangyuzhu/
《Multiview face capture using polarized spherical gradient illumination.》
《AvatarMe: Realistically Renderable 3D Facial Reconstruction “in-the-wild”》2020
PiFUHD:
【l2ZNet】Self-Supervised Adaptation of High-Fidelity Face Models for Monocular Performance Tracking
ref: https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/103764724
3DBody:
Allen et al. 2006 《Learning a Correlated Model of Identity and Pose-dependent Body Shape Variation for Realtime Synthesis 》
《Mano 》MANO是一个人手的模型
SMPL
SMPL-h
SMPL-X
MGN《Multi-Garment Net: Learning to Dress 3D People from Images》
《3D Human Body Reconstruction from a Single Image via Volumetric Regression》
《Learning to Reconstruct People in Clothing From a Single RGB Camera》
1903.05885 [octopus] Learning to Reconstruct People in Clothing From a Single RGB Camera.pdf
360tex: 《》
tex2Shape《》
3D + AI
《Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation》 网易伏羲
当前3D换脸的技术路线思考:
- 目前的人脸复原技术，跟身体重建技术存在一定的误差，需要使用3D操作算法进行人脸的对齐
- 目前的主要技术难点是3d物体的对齐技术
- 人体重建技术SMPL(2015)，SMPL-H(2016), SMPLX(2019)等一些列最新的研究成果，偏重于身体形状的重建
- Octopus(2019)，MGN(2019)，peelnet(2020) 等偏重于3D扫描效果的重建。（我们需要的身体重建纹理复原技术，最好是穿比基尼/内衣情况下的重建技术，这样在进行换衣服的效果的时候，才能有效的贴合人体，并且不被上一件衣服所影响。）
- 目前还没有找到类似的研究成果，如果没有，则需要我们基于MGN/SMPL的技术，采集我们的独有的数据库，进行专门的训练模型。