facescape

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大规模3D人脸数据集及重建基准

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。

FaceScape3D人脸数据集人脸重建三维模型生物识别Github开源项目

FaceScape

FaceScape提供大规模高质量的3D人脸数据集、参数化模型、文档和关于3D人脸相关技术的工具包。[CVPR2020论文]   [扩展arXiv报告]    [补充材料]

我们的最新进展将不断更新到这个仓库 - [最新更新:2023/10/20]

数据

数据可在申请许可密钥后从https://facescape.nju.edu.cn/下载。
*新增:*申请许可密钥后可使用Google Drive共享链接,详情请查看此处
*新增:*双线性模型1.6版可无需申请许可密钥直接下载,链接和规则请查看此处

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/ac52971b-58a3-41fe-861e-3f7a5a10330a.jpg" width="800">

可用资源包括:

项目(文档)描述数量质量
TU模型拓扑一致的3D人脸模型<br>带位移图和纹理图。16940个模型 <br>(847个ID × 20个表情)详细几何,<br>4K位移/纹理图
多视图数据多视图图像、相机参数<br>和对应的3D人脸网格。>40万张图像 <br>(359个ID × 20个表情 <br>× ≈60个视角)400万~1200万像素
双线性模型将基础形状转换到向量空间的统计模型。4种不同设置仅适用于基础形状。
信息列表受试者的性别/年龄。847个受试者--

数据集仅供非商业研究使用。由于人脸数据涉及参与者的隐私,我们使用严格的许可条款以确保数据集不被滥用。

单视图人脸重建基准

我们提供了一个基准来评估单视图人脸3D重建(SVFR)方法的准确性,详情请查看此处

工具包

这里开始使用Python工具包,演示包括:

  • 双线性模型-基础 - 使用FaceScape双线性模型生成3D网格模型。
  • 双线性模型-拟合 - 将双线性模型拟合到2D/3D关键点。
  • 多视图投影 - 将3D模型投影到多视图图像。
  • 关键点 - 使用预定义顶点索引提取关键点。
  • 面部遮罩 - 从完整头部TU模型中提取面部区域。
  • 渲染 - 将TU模型渲染为彩色图像和深度图。
  • 对齐 - 对齐所有多视图模型。
  • 对称性 - 获取TU模型上从左侧到右侧顶点的对应关系。
  • 绑定 - 将20个表情绑定到52个表情。

使用FaceScape的开源项目

从自然语言描述生成高保真3D人脸(CVPR 2023)
吴梦华、朱浩<sup>#</sup>、黄林嘉、庄毅宇、陆元勋、曹询

RAFaRe:从伪2D&3D配对学习鲁棒准确的非参数化3D人脸重建(AAAI 2023)
郭龙威、朱浩<sup>#</sup>、陆元勋、吴梦华、曹询

面向3D面部细节动画和操作的结构感知可编辑形变模型(ECCV2022)
凌静旺、王智博、陆明、王权、钱辰、徐枫

HeadNeRF:基于NeRF的实时参数化头部模型(CVPR2022)
洪阳、彭博、肖海瑶、刘利刚、张居永

ImFace:具有隐式神经表示的非线性3D形变人脸模型(CVPR2022)
郑明武、杨鸿宇、黄迪、陈黎明

通过学习隐式函数从多视图图像恢复详细面部几何(AAAI 2022)
肖云泽*、朱浩*、杨浩天、刁政宇、陆相举、曹询

基于大规模特征点束调整的无监督3D SfM人脸重建(ACM MM 2021)
王宇星、卢亚文、谢志华、卢国玉 FaceScape(CVPR2020)的详细可绑定3D人脸预测代码 杨浩天*、朱昊*、王妍如、黄明凯、沈秋、杨瑞刚、曹勋

更新日志

  • 2023/10/20 基准数据和结果已更新,与最新期刊版论文中的实验保持一致。

  • 2022/9/9 增加了一个章节,介绍使用FaceScape数据或模型的开源项目,将持续更新。

  • 2022/7/26 用于训练和测试MoFaNeRF的数据已添加到下载页面

  • 2021/12/2 现已提供评估单视图人脸重建的基准测试,详情请查看此处

  • 2021/8/16 申请许可密钥后可获得Google Drive的共享链接,详情请查看此处

  • 2021/5/13 工具包中添加了拟合演示。请注意,如果您在2021/5/13之前下载了双线性模型v1.6,您需要重新下载,因为补充了拟合演示所需的一些参数。

  • 2021/4/14 双线性模型已更新至1.6版本,查看此处。 新的双线性模型现在可以从NJU DriveGoogle Drive下载,无需申请许可密钥。查看此处。 工具包和文档已更新新内容。 信息列表中的一些错误年龄和性别在"info_list_v2.txt"中已得到纠正。

  • 2020/9/27 详细可绑定3D人脸预测代码已发布,查看此处

  • 2020/7/25 多视图数据现可下载。 双线性模型更新至1.3版本,添加了顶点颜色。 包含性别和年龄的信息列表可在下载页面获取。 本仓库中添加了工具和样本。

  • 2020/7/7 双线性模型更新至1.2版本。

  • 2020/6/13 FaceScape的网站上线。3D模型和双线性模型可供下载。

  • 2020/3/31 预印本论文可在arXiv上获取。

引用

如果您发现此项目对您的研究有帮助,请考虑引用:

@article{zhu2023facescape,
  title={FaceScape: 3D Facial Dataset and Benchmark for Single-View 3D Face Reconstruction},
  author={Zhu, Hao and Yang, Haotian and Guo, Longwei and Zhang, Yidi and Wang, Yanru and Huang, Mingkai and Wu, Menghua and Shen, Qiu and Yang, Ruigang and Cao, Xun},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)},
  year={2023},
  publisher={IEEE}}
@inproceedings{yang2020facescape,
  author = {Yang, Haotian and Zhu, Hao and Wang, Yanru and Huang, Mingkai and Shen, Qiu and Yang, Ruigang and Cao, Xun},
  title = {FaceScape: A Large-Scale High Quality 3D Face Dataset and Detailed Riggable 3D Face Prediction},
  booktitle = {IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  month = {June},
  year = {2020},
  page = {601--610}}

致谢

本项目得到了南京大学CITE实验室、百度研究院和爱奇艺公司的支持。学生贡献者:季圣宇、金伟、黄明凯、王妍如、杨浩天、张一迪、肖云泽、丁雨欣、郭龙伟、吴梦华、庄毅宇。

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