Pixel3DMM

Pixel3DMM – 慕尼黑联合伦敦大学等推出的3D人脸重建框架

Pixel3DMM是什么

Pixel3DMM是由慕尼黑工业大学、伦敦大学学院和Synthesia联合开发的一种单图像3D人脸重建框架。该框架基于DINO基础模型，采用专门设计的预测头，能够从单幅RGB图像中精确重建人脸的三维几何结构。Pixel3DMM在多个评测标准上展现出了卓越的性能，尤其在处理复杂的面部表情和不同角度姿态的人脸图像时，显著超过了现有技术。此外，Pixel3DMM引入了一系列新的基准测试，涵盖了多样化的面部表情、观察视角和种族特征，为该领域的研究提供了新的评估标准。

Pixel3DMM的主要功能

• 高精度的3D人脸重建：能够从单张RGB图像中精确重建出人脸的三维几何特征，包括其形状、表情和姿态。
• 处理复杂表情和姿态：特别擅长于复杂面部表情和非正面视角的人脸图像，能够有效生成高质量的3D人脸模型。
• 身份与表情的解耦：从表现性图像中恢复中性面部几何，能够清晰地区分和重建人脸的身份信息与表情信息。

Pixel3DMM的技术原理

• 预训练的视觉变换器（Vision Transformer）：基于DINOv2作为主干网络，提取输入图像的特征。DINOv2是一种强大的自监督学习模型，能够提取丰富的语义特征，为后续的几何线索预测打下坚实基础。
• 预测头（Prediction Head）：在DINOv2的基础上，增加额外的变换器块和上卷积层，将特征图的分辨率提升至所需尺寸，最终输出预测的几何线索，包含表面法线和UV坐标，为3D人脸模型的优化提供重要约束。
• FLAME模型拟合：基于预测得到的表面法线和UV坐标作为优化目标，调整FLAME模型的参数以重建3D人脸。FLAME是一个参数化的3D人脸模型，能够表示人脸的身份、表情和姿态。通过最小化预测的几何线索与FLAME模型渲染结果之间的差异，优化FLAME模型的参数，以实现高精度的人脸重建。
• 优化策略：在推理阶段，通过最小化预测的几何线索与FLAME模型渲染结果之间的差异，优化FLAME模型的参数。
• 数据准备与训练：使用多个高质量的3D人脸数据集（如NPHM、FaceScape和Ava256），将数据基于非刚性配准统一到FLAME模型的拓扑结构中，训练预测网络。这些数据集涵盖了多种身份、表情、视角和光照条件，确保了模型具有良好的泛化能力。

Pixel3DMM的项目地址

• 项目官网：https://simongiebenhain.github.io/pixel3dmm/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.00615

Pixel3DMM的应用场景

• 影视游戏：快速生成高质量的3D人脸模型，提升表情捕捉和动画效果，并降作成本。
• VR/AR：创建逼真的虚拟头像，增强用户的沉浸感与互动体验。
• 社交视频：生成虚拟背景和特效，提升视觉效果，实现更准确的表情识别和互动体验。
• 医疗美容：辅助面部手术规划，提供虚拟化妆和美容效果预览。
• 学术研究：提供新方法及基准，推动3D人脸重建技术的发展。

常见问题

• Pixel3DMM支持哪些类型的输入图像？：Pixel3DMM能够处理单张RGB图像，无论是正面还是侧面的视角。
• 该框架的重建速度如何？：Pixel3DMM在优化过程中的效率较高，能够在短时间内生成高质量的3D人脸模型。
• 是否可以应用于实时系统？：虽然Pixel3DMM主要用于离线重建，但其高效的处理能力也为实时应用提供了可能。
• Pixel3DMM的使用门槛高吗？：该框架设计为用户友好，具有详细的文档和示例，适合各类用户使用。