3DDFA-V2技术是一种快速、准确且稳定的3D密集人脸对齐方法。通过采用轻量级网络模型、优化策略和数据增强手段等多方面的优化手段,该技术显著提高了从2D图片到3D模型的转换速度、精确性和稳定性。未来,随着人工智能技术的不断发展,我们相信3DDFA-V2技术将在更多领域得到应用和发展。 在实际应用中,我们还需要考虑如何进一...
快速性:3DDFA_V2采用高效的算法和计算技巧,能够在短时间内完成人脸对齐任务,满足实际应用中对实时性的要求。 准确性:通过稠密对应和3D模型拟合的方式,3DDFA_V2能够更准确地捕捉人脸的细微变化,提高识别精度。 稳定性:3DDFA_V2在复杂环境下表现出良好的稳定性,能够应对光照、表情、姿态等多种因素的影响,提高人脸识别...
随机初始化模型参数θ,学习率,look-ahead stepk(没明白描述的什么),3D短视频的合成长度n,批处理大小B; 对于max迭代中的第i次迭代做:随机采样k(注意:算法里出现俩k,一个全局,一个局部,这里是局部变量,在for循环里起作用)批数据作训练和另外不相交的数据集作测试;对于训练数据或测试数据作短视频合成:短视频带有...
3DDFA-V2算法的关键组成部分包括一个元联合优化器和特征标记回归正则化，其目的是通过优化参数回归来提高模型性能。该算法的核心思路是输入数据和标签，通过随机初始化模型参数，如学习率和视频合成长度，采用随机采样进行训练和测试。其中，模型使用带有正则化的元联合优化器，考虑了旋转矩阵（由Euler角表示）...
git clone https://github.com/cleardusk/3DDFA_V2.git cd 3DDFA_V2 @@ -29,6 +39,11 @@ sh ./build_sim3dr.sh cd .. ``` or simply build them by ```shell script sh ./build.sh ``` 3. Run demos ```shell script @@ -44,7 +59,13 @@ python3 demo_video_smooth.py -f exa...
The official PyTorch implementation of Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment, ECCV 2020. - 3DDFA_V2/demo_video_smooth.py at master · ryol8888/3DDFA_V2
3D dense face alignment(3DDFA) is a trending technique for many face tasks, For example, recognition, animation, tracking, image restoration.
即随机抖动，2.高斯模糊，可以通过对输入图像做卷积完成。3.平面旋转和移动，4.空间旋转和移动，使用face profiling技术。然后应该是将生成的图片再用于训练。 face profiling ：这个是在3DDFA中提出的技术，就是说当图片的3D信息和深度信息都有了的时候就可以直接旋转角度来获得新角度的样本了。
The official PyTorch implementation of Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment, ECCV 2020. - 3DDFA_V2/configs/mb1_120x120.yml at master · sal-dti/3DDFA_V2
The official PyTorch implementation of Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment, ECCV, 2020 - GitHub - Easy-Shu/3DDFA_V2: The official PyTorch implementation of Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment, ECCV, 2020