语义约束隐式函数

无伪影可驱动

从单张人脸图像重建高保真、无伪影、可动画的三维头部模型，结果与3DMM同构，可直接套用现有动画方法。

刘乐元 · Xu, Liu · Sun, Jianchi · 高常鑫 · 陈靓影

IEEE Transactions on Multimedia 2024

参数信息

模型与标准

3 DMM

技术优势

伪影大幅减少

针对每个查询点采样语义编码作为软约束，在不削弱深度隐式函数表示能力的情况下显著抑制伪影。

直接兼容动画

重建网格与标准3DMM同构，因此现有基于3DMM的动画方法可以无需修改直接应用于SeIF的重建结果。

性能全面领先

在七个数据集上的定量与定性实验均显示，SeIF大幅超越现有最优方法。

应用场景

• 虚拟数字人：单图生成高保真且可动画的头部模型，便于快速制作虚拟数字人。
• 3D人脸重建：从单张人脸图像重建几何准确、无伪影的三维头部模型。
• 机器人视觉：为机器人提供从单视角图像获得的高质量三维头部表示，用于视觉交互。
• 动画制作：输出与3DMM同拓扑的网格，可直接接入现有动画管线减少后期处理。