级联人脸法线模型

轻量高效保细节

一个共享参数循环级联网络，以极少计算量从单张人脸图像逐步提升法线精度，并在小数据上强泛化。

王猛 · Zhang, Jiawan · Ma J. · 郭晓杰

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2024

技术优势

参数几乎不增

共享参数的级联模块采用循环机制，可多次迭代优化而不增加网络参数。

小数据也强泛化

渐进优化机制缓解训练数据与真实人脸间的分布差异，模型仅用少量标注数据训练。

超越现有方法

在基准数据集上的定量与定性评估表明，该模型可以忠实保持面部细节，性能优于最先进方法。

应用场景

• 人脸分析：提供高保真面部法线，提升人脸分析任务对光照和姿态的鲁棒性。
• 3D视觉：从单目图像恢复精细法线，作为3D视觉中表面方向的关键线索。
• 数字人：增强数字人面部几何细节，提升渲染真实感。
• 几何重建：为几何重建提供高精度法线先验，有助于恢复精细表面。