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CVPR 2023 | 南加州大学:直接从较准的多视图重建语义对应的3D头部
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该论文提出了TEMPEH(Towards Estimation of 3D Meshes from Performances of Expressive Heads)框架,该框架可以直接从经过校准的多视角图像中推断出密集语义对应的3D头部。与传统方法相比,TEMPEH的训练过程中同时进行了3D头部数据集的注册,大大简化了流程。该框架使用基于体积的特征表示进行多视角头部推断,并使用视角和表面感知的特征融合和基于空间变换的头部定位模块来处理局部遮挡和大范围捕捉的情况。在训练过程中,TEMPEH使用原始的多视角重建扫描作为监督,并且预测一个头部只需要0.3秒,平均重建误差为0.26 mm,比当前最先进的方法低64%。该框架可以高效地捕捉包含多个人和不同面部动作的大型数据集。论文作者还公开了代码、模型和数据。 Title: Instant Multi-View Head Capture through Learnable Registration Paper:https://ps.is.mpg.de/uploads_file/attachment/attachment/711/CVPR2023_Multiview_Face_Capture.pdf Dataset:https://tempeh.is.tue.mpg.de/#dataset
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