AU-Blendshape：面向细粒度风格化三维面部表情操控
计算机视觉与模式识别
2025-07-17 v1
摘要
尽管三维面部动画取得了令人瞩目的进展，但由于缺乏合适的数据集，在实现细粒度风格化三维面部表情操控方面仍然存在挑战。在本文中，我们介绍了AUBlendSet，一个基于AU-Blendshape表示的三维面部数据集，用于跨身份进行细粒度面部表情操控。AUBlendSet是一个基于32个标准面部动作单元、涵盖500个身份的blendshape数据集合，以及一组带有详细动作单元标注的附加面部姿态。基于AUBlendSet，我们提出了AUBlendNet来学习不同角色风格的AU-Blendshape基向量。AUBlendNet并行地为给定身份网格预测相应风格的AU-Blendshape基向量，从而实现风格化的三维情感面部操控。我们通过风格化面部表情操控、语音驱动的情感面部动画和情感识别数据增强等任务，全面验证了AUBlendSet和AUBlendNet的有效性。通过一系列定性和定量实验，我们展示了AUBlendSet和AUBlendNet在三维面部动画任务中的潜力和重要性。据我们所知，AUBlendSet是第一个数据集，AUBlendNet是第一个通过面部动作单元对任意身份进行连续三维面部表情操控的网络。我们的源代码可在https://github.com/wslh852/AUBlendNet.git获取。
引用
@article{arxiv.2507.12001,
title = {AU-Blendshape for Fine-grained Stylized 3D Facial Expression Manipulation},
author = {Hao Li and Ju Dai and Feng Zhou and Kaida Ning and Lei Li and Junjun Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.12001},
year = {2025}
}
备注
ICCV 2025