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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

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/sicxu/Deep3dPortrait.git
    cd Deep3dPortrait
    
  2. 安装依赖

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 准备BFM文件夹 按照 Deep3DFaceReconstruction 中的说明准备 BFM 文件夹。

  4. 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。

  5. 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
    
  6. 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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