FLNeRF：神经辐射场中的三维面部关键点估计
计算机视觉与模式识别
2023-06-19 v3 图形学
摘要
本文首次提出直接在神经辐射场（NeRFs）上预测三维人脸关键点的重大工作。我们的三维由粗到细面部关键点 NeRF（FLNeRF）模型从给定人脸 NeRF 中利用个体面部特征进行高效采样，以实现精准关键点检测。在精细尺度上对面部特征施加表情增强，以模拟大范围情绪包括夸张面部表情（如鼓腮、张大嘴、眨眼），用于训练 FLNeRF。与相关最先进三维面部关键点估计方法的定性与定量比较证明了 FLNeRF 的有效性，其有助于下游任务，如利用我们的 NeRF 关键点直接控制的高质量人脸编辑与换脸。代码与数据将公开。Github 链接：https://github.com/ZHANG1023/FLNeRF。
引用
@article{arxiv.2211.11202,
title = {FLNeRF: 3D Facial Landmarks Estimation in Neural Radiance Fields},
author = {Hao Zhang and Tianyuan Dai and Yu-Wing Tai and Chi-Keung Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.11202},
year = {2023}
}
备注
Hao Zhang and Tianyuan Dai contributed equally. Project website: https://github.com/ZHANG1023/FLNeRF