smirk

通过神经合成实现精确3D面部表情重建

SMIRK 3D人脸表情神经合成计算机视觉深度学习 Github 开源项目

SMIRK是一个开源项目，利用分析-神经合成方法从单目图像重建3D面部。该技术能精确捕捉极端、非对称和细微的面部表情，提高3D面部重建的真实度。项目提供预训练模型、演示脚本和详细的训练过程，为计算机视觉和图形学研究提供了重要资源。

openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库

API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别

OpenFace是一个免费开源的人脸识别库，利用深度神经网络技术，支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发，并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助，广泛应用于移动应用和学术研究，提供全面的API文档和社区支持。

flare - 高效生成可动画和可重光照的3D头像模型

FLAREGithub可动画化可重光照开源项目神经渲染网格头像

FLARE是一种新型3D头像生成方法，能从多视角图像快速学习几何形状、材质和光照信息。该技术生成的头像模型具有高质量的可动画化和可重光照特性，同时提高了生成效率。FLARE在计算机图形学领域具有重要应用价值，可用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域，为创建个性化和交互式虚拟形象提供了新的技术支持。

SyncTalk - 同步技术驱动的高质量说话头像合成

CVPRGithubSyncTalk人工智能头像合成开源项目计算机视觉

SyncTalk项目通过三平面哈希表示法实现高度同步的说话头像视频合成。该技术生成同步的唇部运动、面部表情和稳定的头部姿势，同时还原发型细节，创造高分辨率视频。在保持人物身份的同时，项目显著提升了说话头像的自然度和真实感。

insightface - 综合人脸分析开源工具库

GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习

InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。

FLAME-Universe - FLAME 3D头部模型的开源资源库

3D头部模型FLAMEGithub人脸重建开源资源开源项目表情动画

FLAME-Universe汇集了FLAME 3D头部模型相关的代码仓库、数据集和研究论文。项目涵盖3D人脸重建、表情合成和说话头像生成等领域,为计算机视觉和图形学研究提供丰富资源。这个开源资源库助力FLAME模型在学术和工业界的广泛应用。

facescape - 大规模3D人脸数据集及重建基准

3D人脸数据集FaceScapeGithub三维模型人脸重建开源项目生物识别

FaceScape是一个开源项目,提供大规模3D人脸数据集和相关工具。数据包括16940个3D人脸模型、40万多张多视图图像和生物线性模型。项目还包含单视图3D重建基准测试和Python工具包,支持模型生成、拟合等任务。数据仅供非商业研究使用,采用严格许可保护隐私。

MimicTalk - 在几分钟内快速生成个性化的3D数字人

3D互动头像AI生成GithubMimicTalkReal3D-Portrait开源项目音驱动

MimicTalk提供了一种基于Pytorch的系统，通过短时间内训练生成具个性化和表现力的3D动态面孔。项目基于Real3D-Portrait的研究，利用NeRF框架实现高效头像动画。用户可通过演示页面观看视频示例，并通过项目提供的方法指南进行特定任务操作。该项目提供CLI和Gradio WebUI支持，能够进行针对特定用户的音频驱动动态头像生成，同时确保合法使用和版权保护。

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动

Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。

ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成

ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉

ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。

SMPLer-X - 基于ViT的高效人体3D重建框架

3D人体重建GithubSMPLer-X人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

SMPLer-X是一个基于ViT主干网络的人体姿态和形状估计框架，通过多数据集训练实现高精度和高效率。该框架提供多种规模的模型版本，适应不同计算资源。SMPLer-X在多个基准测试中表现优异，支持便捷的推理、训练和测试。项目还提供Docker部署，为研究和开发提供灵活的人体3D重建工具。

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