Pixel3DMM – 高精度单图像3D人脸重建的创新突破
Pixel3DMM是什么
Pixel3DMM是由慕尼黑工业大学、伦敦大学学院和Synthesia联合推出的一款单图像3D人脸重建框架。它基于DINO基础模型，通过引入专门的预测头，能够从单张RGB图像中准确重建出3D人脸的几何结构。该技术在多个基准测试中表现出色，尤其在处理复杂面部表情和姿态方面，显著优于现有方法。
核心功能
Pixel3DMM的核心功能包括：
- 高精度3D人脸重建：能够从单张RGB图像中准确重建出3D人脸的几何结构，包括面部的形状、表情和姿态。
- 复杂场景处理能力：擅长处理复杂的面部表情和非正面视角的人脸图像，即使在光照条件不佳或视角受限的情况下，也能生成高质量的3D模型。
- 身份与表情分离：可以从表现性图像中恢复出中性面部几何，即区分和重建出人脸的身份信息和表情信息。
技术原理
Pixel3DMM的技术原理基于以下几个关键步骤：
- 预训练的视觉变换器（Vision Transformer）：使用DINOv2作为骨干网络，提取输入图像的特征。DINOv2是一个强大的自监督学习模型，能够提取丰富的语义特征。
- 预测头（Prediction Head）：在DINOv2骨干网络的基础上，添加额外的变换器块和上卷积层，将特征图分辨率提升到所需的尺寸，最终输出预测的几何线索，包括表面法线和UV坐标。
- FLAME模型拟合：基于预测的表面法线和UV坐标作为优化目标，优化FLAME模型的参数，实现高精度的3D人脸重建。
支持平台
Pixel3DMM目前主要支持基于Python的开发环境，并且可以在主流的深度学习框架下运行，如PyTorch。项目团队也正在努力优化其在移动端的部署能力。
团队介绍
Pixel3DMM由慕尼黑工业大学、伦敦大学学院和Synthesia的研究团队联合开发。该团队在计算机视觉和图形学领域拥有深厚的技术积累和丰富的研究经验，致力于推动3D人脸重建技术的发展。
项目资源
业务场景
Pixel3DMM的应用场景广泛，包括但不限于：
- 影视游戏：快速生成高质量3D人脸模型，提升表情捕捉与动画效果，降低成本。
- 虚拟社交：创建逼真的虚拟头像，增强沉浸感和交互真实感。
- 医疗美容：辅助面部手术规划，提供虚拟化妆和美容效果预览。
- 安全认证：通过3D几何特征区分照片/视频攻击，补偿大角度偏转的面部识别。