FaceMeshFaceGeometry 项目教程
1、项目介绍
FaceMeshFaceGeometry 是一个辅助工具库,用于在 Three.js 场景中轻松地渲染和操作 FaceMesh 识别到的人脸几何结构。该项目基于 TensorFlow.js 的 FaceMesh 模型,提供了多种示例,展示了如何将面部追踪数据实时转化为 3D 效果,包括纹理蒙版、视频重映射、实例化几何体以及面部转换等精彩应用。
2、项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,克隆项目并安装依赖:
git clone https://github.com/spite/FaceMeshFaceGeometry.git
cd FaceMeshFaceGeometry
npm install
运行示例
项目中提供了多个示例,你可以通过以下命令运行其中一个示例:
npm run start --example=mask
代码示例
以下是一个简单的代码示例,展示如何使用 FaceMeshFaceGeometry 将视频作为纹理应用到人脸模型上:
import { FaceMeshFaceGeometry } from './face-mesh-face-geometry';
// 创建一个新的几何体助手
const faceGeometry = new FaceMeshFaceGeometry({ useVideoTexture: true });
// 在更新循环中,当模型返回一些面部数据时
const faces = await model.estimateFaces(video);
if (faces.length) {
faceGeometry.update(faces[0]);
}
// 使用 faceGeometry 作为任何其他 BufferGeometry
const mask = new Mesh(faceGeometry, material);
scene.add(mask);
3、应用案例和最佳实践
虚拟现实 & 增强现实
利用 FaceMeshFaceGeometry,开发者可以在虚拟环境中实时模拟用户的面部表情,使得 VR/AR 体验更加真实且互动性强。
视频通话 & 在线社交
在视频通话或在线社交平台,实时的面部追踪可以用来添加有趣的特效滤镜,如贴纸、面具或者改变用户的脸部形状。
游戏
在游戏中,这种技术可以用于角色的情绪表达,让玩家的角色模仿玩家的表情,增加游戏沉浸感。
教育与艺术
在教育领域,可以通过 3D 建模来教学解剖学;而在艺术创作中,可以创造出富有表现力的交互式艺术作品。
4、典型生态项目
TensorFlow.js
TensorFlow.js 是一个开源的机器学习框架,支持在浏览器中运行机器学习模型。FaceMeshFaceGeometry 依赖于 TensorFlow.js 的 FaceMesh 模型。
Three.js
Three.js 是一个用于在浏览器中创建和显示 3D 计算机图形的轻量级跨平台 JavaScript 库。FaceMeshFaceGeometry 利用 Three.js 来渲染和操作 3D 几何体。
MediaPipe
MediaPipe 是 Google 开发的一个开源的跨平台框架,用于构建多模态应用的机器学习管道。MediaPipe 提供了 FaceMesh 模型,FaceMeshFaceGeometry 基于此模型进行开发。
通过这些生态项目的结合,FaceMeshFaceGeometry 能够实现高效、实时的面部追踪和 3D 建模,为开发者提供了强大的工具来创建丰富的互动体验。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00