计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘乐元, 刘旭, 孙见弛, 陈靓影

关键词：三维头部重建, 单图像, 深度神经网络, 隐式函数, 法线贴图

三维头部重建是建构元宇宙的基础技术之一, 在影视制作、游戏娱乐、智能教育等领域也具备广阔的应用前景.从单图像重建三维头部模型可以最大程度地节省成本并大幅提高操作的便捷性.然而, 单图像三维头部重建是一个非适定问题, 现有算法普遍存在重建的三维头部模型保真度低、细节少以及算法泛化能力差等问题.为此, 文中提出了一种基于法线贴图增强隐式函数的单图像三维头部重建算法.首先, 设计了一个法线贴图估计子网络从单幅图像估计头部法线贴图; 其次, 将三维头部模型表面看作由隐式函数描述的水平集, 建立了端到端的深度神经网络, 从输入图像及法线贴图中提取视觉特征并判别三维空间中各点位于该水平集等值面的概率.文中算法在FCH (FaceScape, CoMA, HeadSpace)和FaceVerse公共数据集上所重建三维头部模型的平均倒角距离分别为0.769 6 mm和1.308 0 mm, 大幅优于对比的单图像三维头部重建算法; 在2个从互联网采集的数据集上的实验结果也表明, 文中算法能从包含不同年龄、人种、性别、面部表情的单幅肖像图像中重建出具备高保真度和丰富细节的三维头部模型, 且具备强大泛化能力.

来源：2024年第12期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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