FFHQ-UV：用于三维人脸重建的归一化面部 UV 纹理数据集
计算机视觉与模式识别
2023-03-27 v2
摘要
我们提出了一个大规模面部 UV 纹理数据集，包含超过 50,000 张高质量纹理 UV 图，具有均匀光照、中性表情和洁净面部区域等特性，这些特性对于在不同光照条件下渲染逼真三维人脸模型是理想的。该数据集源自名为 FFHQ 的大规模人脸图像数据集，借助我们全自动且鲁棒的 UV 纹理生产流水线得到。我们的流水线利用近期基于 StyleGAN 的面部图像编辑方法，从单张图像输入生成多视角归一化人脸图像。随后应用精细的 UV 纹理提取、校正与补全流程，从归一化人脸图像生成高质量 UV 图。与现有 UV 纹理数据集相比，我们的数据集具有更多样且更高质量的纹理图。我们进一步训练了一个基于 GAN 的纹理解码器，作为基于参数化拟合的三维人脸重建的非线性纹理基。实验表明，我们的方法相比最先进的方法提升了重建精度，更重要的是，生成了可直接用于逼真渲染的高质量纹理图。数据集、代码和预训练纹理解码器已公开于 https://github.com/csbhr/FFHQ-UV。
引用
@article{arxiv.2211.13874,
title = {FFHQ-UV: Normalized Facial UV-Texture Dataset for 3D Face Reconstruction},
author = {Haoran Bai and Di Kang and Haoxian Zhang and Jinshan Pan and Linchao Bao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13874},
year = {2023}
}
备注
The dataset, code, and pre-trained texture decoder are publicly available at https://github.com/csbhr/FFHQ-UV