hifi3dface核心功能揭秘RGB与RGBD数据处理全流程解析【免费下载链接】hifi3dfaceCode and data for our paper High-Fidelity 3D Digital Human Creation from RGB-D Selfies.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hifi3dfacehifi3dface是一个基于RGB-D自拍照创建高保真3D数字人头的开源项目能够从普通消费者级别的RGB-D自拍相机获取的视频中自动生成具有照片级真实感的3D数字人头模型。该项目通过先进的3DMM优化和纹理合成技术仅需用户拍摄一段头部旋转的自拍视频就能在30秒内完成高质量的头部重建。项目核心功能概览hifi3dface主要围绕3D数字人脸重建展开核心功能包括数据预处理、3DMM优化、纹理合成三大模块。项目结构清晰各模块分工明确3DMM/包含基于200个高保真东亚人脸模型构建的3D形变模型Tencent AI-NEXT 3D Face Model提供了丰富的人脸几何基础data_prepare/实现人脸检测、关键点检测和人脸分割等数据预处理功能optimization/提供基于3DMM的人脸几何建模优化代码支持RGB和RGBD两种输入模式texture/负责面部反射率合成生成高分辨率的反照率和法线贴图图hifi3dface优化流程架构图展示了从输入数据到3D模型生成的完整技术路线RGB与RGBD数据处理流程详解1. 数据采集与预处理hifi3dface支持两种数据输入方式RGB-D视频和普通RGB图像。对于RGBD数据推荐使用带有TrueDepth摄像头的iPhone配合项目提供的RGBD数据捕获代码进行采集可获得1504×1128分辨率的彩色图像和640×480的深度图像。图RGBD数据示例上排为彩色图像下排为对应的深度图像数据预处理模块data_prepare/通过以下步骤为后续建模做准备使用MTCNN进行人脸检测detect_face_with_mtcnn.py检测2D和3D人脸关键点detect_2D_landmark.py、detect_3D_landmark.py进行人脸分割face_segmentation.py2. 3DMM优化流程3D形变模型3DMM是hifi3dface的核心技术之一项目提供的AI-NEXT Face Model (EAs)具有比传统3DMM更大的表达能力能够通过线性基恢复更准确的面部几何形状。RGBD数据优化流程RGBD数据包含颜色和深度信息能实现更高精度的重建优化步骤如下帧选择从视频中选择高质量帧optimization/rgbd/step1A_choose_frames.py稀疏融合融合多视角RGBD数据optimization/rgbd/step2_sparse_fusion.py形状预拟合初步估计面部形状optimization/rgbd/step3_prefit_shape.py反照率预拟合估计全局反照率optimization/rgbd/step4A_prefit_Albedo_Global.pyRGBD优化基于可微渲染器进行精细优化optimization/rgbd/step5_run_RGBD_opt.py运行RGBD优化的命令非常简单只需配置参数后执行bash run_opt_rgbd.shRGB数据优化流程对于没有深度信息的RGB数据hifi3dface也提供支持但重建精度会有所降低。RGB优化流程主要通过多视角图像的外观信息来估计3D形状核心代码位于optimization/rgb/目录下运行命令为bash run_opt_rgb.sh图RGB输入的3D人脸重建结果展示3. 纹理合成技术纹理合成是生成高逼真度3D人脸的关键步骤hifi3dface采用参数拟合与CNN相结合的混合方法能够合成具有真实头发、毛孔和皱纹细节的高分辨率反照率/法线贴图。纹理合成流程包含以下步骤UV展开将3D网格展开到2D平面texture/step0_unwrapper.py反照率和法线拟合使用RPB方法拟合基础纹理texture/step1_fit_AlbedoNormal_RPB.py细节增强使用改进的pix2pix网络texture/step2_pix2pix.py增强纹理细节纹理域转换将纹理映射到目标域texture/step3_convert_texture_domain.py图高分辨率UV法线贴图展示了面部细节的几何信息图高分辨率UV纹理贴图包含丰富的面部肤色和细节信息快速开始使用指南环境准备hifi3dface需要以下环境依赖Linux操作系统Python 3.6TensorFlow 1.8也测试过TensorFlow 1.15g 4.8或更高版本安装步骤克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hifi3dface cd hifi3dface运行安装脚本bash install.sh下载必要数据3DMM模型5.4GB解压到./3DMM文件夹resources.zip2GB解压到项目根目录test_data.zip80MB解压到项目根目录运行重建根据输入数据类型选择相应的运行脚本RGBD数据bash run_opt_rgbd.shRGB数据bash run_opt_rgb.sh渲染与应用重建结果包含head.obj网格文件、albedo.png反照率贴图和normal.png法线贴图可在多种渲染引擎中使用Meshlab直接打开obj文件进行简单预览Three.js通过simple-mesh-visualizer进行Web端渲染Unreal Engine 4实现电影级真实感渲染图同一3D模型在不同渲染引擎中的效果对比从左到右输入图像、Meshlab、Three.js、Unreal Engine 4hifi3dface项目通过结合先进的3DMM优化和纹理合成技术为创建高保真3D数字人脸提供了完整的解决方案。无论是用于虚拟现实、增强现实还是数字娱乐领域都能快速生成具有照片级真实感的3D人脸模型极大降低了高质量3D数字人创建的技术门槛。如果你在研究中使用了hifi3dface的代码或3DMM模型请引用相关论文article{hifi3dface2021tencentailab, title{High-Fidelity 3D Digital Human Head Creation from RGB-D Selfies}, author{Bao, Linchao and Lin, Xiangkai and Chen, Yajing and Zhang, Haoxian and Wang, Sheng and Zhe, Xuefei and Kang, Di and Huang, Haozhi and Jiang, Xinwei and Wang, Jue and Yu, Dong and Zhang, Zhengyou}, journal{ACM Transactions on Graphics}, year{2021} }【免费下载链接】hifi3dfaceCode and data for our paper High-Fidelity 3D Digital Human Creation from RGB-D Selfies.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hifi3dface创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考