从单幅图像合成照片级真实人脸细节
计算机视觉与模式识别
2019-12-04 v5
摘要
我们提出了一种单图像三维人脸合成技术，能够处理具有挑战性的面部表情并恢复精细几何细节。我们的技术采用表情分析生成代理人脸几何，并结合监督与无监督学习进行人脸细节合成。在代理生成方面，我们进行情绪预测以确定新的表情感知代理。在细节合成方面，我们提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的深度人脸细节网络（DFDN），该网络采用几何与外观损失函数。对于几何，我们从122名不同受试者在3种面部表情下捕获了366个高质量三维扫描。对于外观，我们使用额外的2万张野外人脸图像并应用基于图像的渲染以适应光照变化。综合实验表明，我们的框架能够在具有挑战性的面部表情下生成具有真实细节的高质量三维人脸。
引用
@article{arxiv.1903.10873,
title = {Photo-Realistic Facial Details Synthesis from Single Image},
author = {Anpei Chen and Zhang Chen and Guli Zhang and Ziheng Zhang and Kenny Mitchell and Jingyi Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.10873},
year = {2019}
}