Deep3dPortrait 项目教程
2024-08-15 00:19:45作者:齐冠琰
项目介绍
Deep3dPortrait 是一个开源项目,旨在从单张人像图像中恢复出3D头部几何结构。该项目采用无监督学习方法,无需任何真实3D数据,通过学习从野外人脸图像中重建3D头部模型。项目使用参数化3D面部模型结合深度图来表示包括头发和耳朵在内的其他头部区域。
项目快速启动
系统要求
- Ubuntu 16.04
- CUDA 9.0
- Python >= 3.5
使用步骤
-
克隆仓库
git clone https://github.com/sicxu/Deep3dPortrait.git cd Deep3dPortrait
-
安装依赖
pip install -r requirements.txt
-
准备BFM文件夹 按照
Deep3DFaceReconstruction
中的说明准备 BFM 文件夹。 -
下载预训练模型 下载预训练的面部重建模型和深度估计模型,并将
.pb
文件放入model
文件夹中。 -
运行步骤
python step1_recon_3d_face.py python step2_face_segmentation.py python step3_get_head_geometry.py python step4_save_obj.py
-
查看结果 结果将保存在
/output
子文件夹中,每个步骤的结果都可以在该文件夹中查看。
应用案例和最佳实践
应用案例
- 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):Deep3dPortrait 可以用于创建更真实的虚拟角色,增强用户体验。
- 影视制作:在电影和游戏制作中,可以用于快速生成3D角色模型。
- 远程会议:通过3D头像增强远程会议的互动性和真实感。
最佳实践
- 图像预处理:确保输入图像质量高,面部特征清晰,以获得最佳重建效果。
- 模型微调:根据特定需求对模型进行微调,以适应不同的光照和表情变化。
典型生态项目
- Deep3DFaceReconstruction:用于面部重建的基础项目,提供了面部形状的初始估计。
- OpenCV:用于图像处理和预处理,确保输入图像的质量。
- TensorFlow:用于深度学习模型的训练和推理。
通过这些项目的结合使用,可以构建一个完整的3D人像生成和处理系统。
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