facescape

大规模3D人脸数据集及重建基准

FaceScape 3D人脸数据集人脸重建三维模型生物识别 Github 开源项目

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。

文档

smirk - 通过神经合成实现精确3D面部表情重建

3D人脸表情GithubSMIRK开源项目深度学习神经合成计算机视觉

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。

ScanNet - 包含2.5百万视图的RGB-D视频数据集及其3D重建

3D重建BundleFusionGithubRGB-D视频数据集ScanNet开源项目语义分割

ScanNet是一个丰富的RGB-D视频数据集，包含超过1500次扫描和2.5百万个视图，包括3D相机姿态、表面重建和实例级语义分割标签。用户需通过机构邮箱填写使用协议以下载数据。数据按RGB-D序列组织，包含多种格式的重建网格和注释文件。附带工具有ScanNet C++工具包、相机参数估计代码和网格分割代码。本数据集支持多项场景理解基准任务，并提供相关代码与文档。

HumanArt - 多场景人体数据集助力计算机视觉研究

GithubHuman-Art人体姿态估计人工智能开源项目数据集计算机视觉

Human-Art数据集包含50,000张来自20个场景的图像,涵盖自然和人工环境中的2D和3D人体表现。该数据集提供人体边界框、21个2D关键点、自接触关键点和描述文本等标注,旨在推进多场景人体检测、姿态估计和3D重建等任务。Human-Art的多样性有助于提高模型在实际应用中的特征提取和人体理解能力,同时支持跨域应用和可控人体图像生成。

faceswap - 面部识别与交换工具，支持图片和视频处理

AI换脸FaceSwapGithub人脸识别开源项目深度学习视频处理

FaceSwap是一款深度学习驱动的面部识别和交换工具，适用于图片和视频。该项目支持Windows、Linux和MacOS操作系统，通过提取、训练和转换步骤实现面部交换，并支持GPU加速处理。FaceSwap提供详细的安装和使用指南，并拥有活跃的社区支持，包括Discord服务器和专门论坛。项目遵循严格的道德标准，倡导合理合法的使用，致力于推动AI技术的学习与应用。

facefusion - 人脸置换与增强工具

AIFaceFusionGithub人脸交换人脸增强开源项目热门视觉处理

FaceFusion 是一款领先的人脸置换与增强平台，利用先进技术提供精确面部处理。该工具支持多种面部分析与定制选项，适用于多种场景与设备。功能强大，操作简单，是专业人士与技术爱好者的理想选择。

facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型

FaceNet，一个基于TensorFlow的开源面部识别项目，采用最新的深度学习技术和数据集（如CASIA-WebFace和VGGFace2）开发。其准确率可达99.65%，并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目

3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉

Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。

GeneFace - 广义和高保真3D会说话的人脸合成

3D人脸合成GeneFaceGithubICLR'23开源项目音频驱动高保真

该项目展示了一种通用且高保真的音频驱动3D说话面部生成方法。GeneFace 实现了更好的唇同步和面部表现，即使在非典型音频中也是如此。项目附带预训练模型和数据集，方便快速上手，并支持使用个人视频训练独特的GeneFace模型。新发布的GeneFace++ 提升了唇同步、视频质量和系统效率，具备实时推断和更快的深度3D重建功能。

AdaFace - 自适应质量边界人脸识别算法

AdaFaceGithub人脸识别低质量图像开源项目特征空间自适应边界

AdaFace是一种创新的人脸识别算法，通过自适应质量边界函数调整样本重要性。该方法利用特征范数近似图像质量，有效提升了低质量人脸数据集的识别效果。在IJB-B、IJB-C、IJB-S和TinyFace等多个数据集的实验中，AdaFace的人脸识别性能优于现有最先进方法。

BlendFace - 创新人脸交换技术，身份编码器重新设计

BlendFaceGithub人脸交换人脸识别开源项目深度学习身份编码器

BlendFace是一个开源的人脸交换项目，专注于改进身份编码器以提升交换效果。该项目通过创新方法解决了传统模型在人脸交换中的偏差问题，同时保持了对负样本的识别能力。BlendFace提供预训练模型和示例代码，便于研究人员进行复现和扩展研究。项目成果已在ICCV 2023会议上发表，为人脸交换技术带来新的突破。

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