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3D技术漫游指南

目录 导语3D基础知识初识3D相机模型3D相机3D数据3D相关任务常见Pipeline3D识别3D重建总结 导语 随着深度学习技术的推进,相关任务研究也跃升为学界和业界的热点 相较于许许多多的 2D 相关任务入门文献综述文章,3D 的入门知识却乏善可陈。本文将梳理和介绍 3D 相关基础知识,同时总结一些 3D 识别和重建的基础入门文献。 相较于 2D 3D 数据携带的信息量更多。但由于 3D 数据获取比较难且有些数据精度不够,导致 3D 识别的发展并不是很火热。 3D重建3D 研究中另一个比较受关注的方向是 3D 重建,即通过一张或多张 RGB 的图像重建出3D 模型,它的应用场景很多,比如 Face Animation,dense Face 总结 本文介绍了 3D 技术的入门知识,包括 3D 基础知识如相机模型、3D 相机工作原理、3D 数据处理等,同时也总结了 3D 识别重建的相关方法,希望抛砖引玉,并对入门 3D 起到帮助

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汇总|3D重建算法

为此,我们从一个初始的3D形状开始,根据输入的2D图像中的一些带注释的标志点和离线学习的一系列回归函数逐步调整它。 由于图像数据是三维的二维投影,因此产生的深度模糊使问题不适定。大多数现有的方法依赖于从有限的3D扫描构建的数据驱动先验。 最新的方法通常旨在学习基于CNN的3D模型,该模型从2D图像中回归3D可变形模型(3DMM)的系数,以呈现3D重建或稠密的对齐。 使用这四种自监督方案,2DASL方法显著地减轻了对传统的成对2D-to-3D注释的要求,并且在不需要任何额外3D注释的情况下,给出了更高质量的3D模型。 这是一种新的方法,不同于大多数常用的通过收集更多带有3D注释的数据进行模型训练来改进3D模型的方法。2、 我们介绍了一种新的方法,该方法能够通过自监督学习训练具有二维图像的三维模型。

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    face3d: 3D处理Python开源工具

    项目作者:Yao FengGithub: https:github.comYadiraFface3d简介3D 是非常有趣的研究领域。 face3D 是一个基于 Python 的开源项目,实现了 3D 研究的众多功能。它可以处理网格数据,用形变模型生成 3D ,从单张二维图片和关键点重建三维图像,渲染不同光照条件的。 更多的 3D 研究信息,包括论文和代码,也可以在项目Github中找到。 结构克隆项目仓库后,可以看到有 examples 和 face3d 两个文件夹。 3DMM 是非常流行的3D生成和重建的一个方法,具体可以参考《Regressing Robust and Discriminative 3D Morphable Models with a very python 2_3dmm.py 3DMM生成的随机例子: 使用了68个关键点生成的例子: 变换python 3_transform.py 修复相机位置并使用正交投影;然后变换(缩放,改变pitch

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    一种实时轻量级3D对齐方法

    2、介绍 对齐指的是一种预测面部特征点的方法,用于识别、面部美化和头部姿势估计等应用。传统的对齐算法使用二维图像来输出二维标志。然而,这种方法在大姿态对齐中不稳定,鲁棒性差。 因此,三维对齐逐渐引起了研究者的兴趣。本研究的主要目的是提出一种实用的实时三维对齐方法。 将的二维图像输入到所提出的EDNet中。输出是UV位置图,它表示的三维信息。最后,利用UV图对三维进行重建,并对地标坐标进行预测。 (3)3D 表示UV空间是从3D空间参数化的2D图像平面,如参考文献所提出的. 它可以用来表达三维信息。UV空间用于存储三维面模型中点的三维坐标。 同时也可申请加入我们的细分方向交流群,目前主要有ORB-SLAM系列源码学习、3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、CV入门、三维测量、VRAR、3D识别、医疗影像、缺陷检测

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    一种实时轻量级3D对齐方法

    2、介绍 对齐指的是一种预测面部特征点的方法,用于识别、面部美化和头部姿势估计等应用。传统的对齐算法使用二维图像来输出二维标志。然而,这种方法在大姿态对齐中不稳定,鲁棒性差。 因此,三维对齐逐渐引起了研究者的兴趣。本研究的主要目的是提出一种实用的实时三维对齐方法。 将的二维图像输入到所提出的EDNet中。输出是UV位置图,它表示的三维信息。最后,利用UV图对三维进行重建,并对地标坐标进行预测。 (3)3D 表示UV空间是从3D空间参数化的2D图像平面,如参考文献所提出的. 它可以用来表达三维信息。UV空间用于存储三维面模型中点的三维坐标。 图4显示了所提出算法的最终预测和重建结果。对不同姿势、表情、阴影和其他因素的测试结果可以清楚地看到,该方法对不同角度的姿态具有较强的鲁棒性。

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    CVPR 2021 | GAN的说话驱动、3D论文汇总

    解开的特征可推断出动态2D表情。? 此前的方法依赖于预先估计的结构信息,例如关键点和3D参数。但极端条件下这种估计信息不准确则效果不佳。本文主要针对的是,如何生成姿势可控的说话。? 二、3D相关4、Inverting Generative Adversarial Renderer for Face Reconstruction给定单目图像作为输入,3D 几何重建旨在恢复相应的 3D 网格mesh。 5、Normalized Avatar Synthesis Using StyleGAN and Perceptual Refinement引入一个基于 GAN 的框架,将照片中数字化成标准3D形象

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    3D重建和分析常用的数据集汇总

    1、AFLW database数据下载链接:http:lrs.icg.tugraz.atresearchaflwAFLW数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模数据库,而且每个都被标注了21个特征点 该数据库非常适合用于识别、检测、对齐等方面的研究,具有很高的研究价值。? :属性识别、检测、标志点(或面部)定位、编辑与合成。?? 图像来自AFLW, 300VW, 300W和FDDB,对齐采用68点标注法,一共包含了大约 230,000 精准标记图像。 参考论文:How far are we from solving the 2D & 3D Face Alignment problem????

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    快试试这个:一张自拍生成3D!(Demo+Code+Paper)

    来自诺丁汉大学和金斯顿大学的一队AI专家,最近发了一个新的研究成果:使用机器学习算法,只需要一张照片,就能生成3D。整个过程非常简单,上传照片(自拍),然后稍等片刻~先看看效果。 量子位从微博和百度的明星排行榜上,选择了今天排名第一的女星做个示范,生成的三维模型如视频所示:以及这位知名外国网友:?量子位还拿同事们的照片试了一下,确实很很好玩!但,这怎么做到的? 其实背后是一个卷积神经网络,研究员把大量数据喂给这个网络进行训练,最终这个AI学会了从照片脑补出3D。 《Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression》摘要:3D面部重建是一个非常困难的基础计算机视觉问题 这个方法适用于重建整个3D面部几何(包括不可见部分)。我们通过一个简单的CNN架构来实现这一点,这个架构对单个2D图像的3D面部几何进行体积表征的直接回归。

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    直播预告 | 3D重建,技术的研究与应用实例

    同时,识别技术也从起初简单的2D识别发展到更为复杂、应用更广的3D识别。 3D识别需要对的三维结构进行采集重建,除了依赖硬件支持直接采集重建的方式,也可以通过一张或多张2D图像利用算法重建出3D模型。 腾讯优图实验室在3D技术方向拥有长期积累,面向实时3D重建任务从0到1构建了优图自研的大规模3DMM基底,并基于该自建基底开发多种3D泛娱乐技术,在微视、手Q、天天P图等多个产品中应用落地。 在特定的场景,3D重建或者体重建可以做的更精细化”。 如果你想了解更多关于3D重建的奥秘,想知道3D重建技术未来的发展和应用,那么10月19日19:00-20:00,腾讯优图将发起以《3D重建,技术的研究与应用实例》为主题的优Tech线上沙龙,

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    专访 - Sensory CEO Todd Mozer - AI, 3D识别以及其他

    以下为demo视频 - Sensory于近期更新了其TrulySecure平台至4.0版本,支持3D面部识别和增强AI系统,比传统的2D面部识别的准确率提升了50%。? 在面部生物识别部分,我们增加了对3D Camera的支持。 刚才提到的3D Camera,在Face ID时代是否有强烈的用户需求?TM(Todd Mozer) - 当然! 在Apple推出Face ID之后,突然之间所有的移动设备开发商都在计划支持生物识别,也极大地牵引了(Got traction)对Sensory面部识别技术的需求,我们与众多的手机制造商签署了技术转移合同 Sensory的独特优势在于我们可以第一时间获得用户的反馈,客户需要3D识别,这鞭策(Spur)了我们技术方向的决心,完全是技术和客户驱动的创新成果。

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    3D到自动驾驶,CVPR2020十个顶级开源数据集

    下面就是十个数据集的分别解释:01FaceScape一个大规模高质量的3D数据集,包括18760站高质量3D模型,对938名自愿者实现20种表情采集,该数据训练可以实现对单张图像预测3D的细节 该数据包含大量高质量手动标注的3D与2D图像,包含了1150个场景,涵盖雷达与相机导航数据,城市与乡村道路。 数据集下载地址:https:waymo.comopen04landmarks数据集来自Google Landmarks Dataset v2,一个大规模的图像检索与识别基准数据集。 06DeeperForensics一个大规模的伪造检测数据集,是目前为止最大的伪造检测基准数据集,有60000个视频,总共有1760万帧真实世界的,是当期其它同类数据集的十倍。 用过1000个场景,每个场景8秒长的视频,包含标注的23类对象与8个属性类别的3D轮廓,比KITTI 数据集多七倍的标注信息与100倍的图像数据,拥有最大规模的3D标注框数据。

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    3D到自动驾驶,CVPR2020十个顶级开源数据集

    下面就是十个数据集的分别解释:01FaceScape一个大规模高质量的3D数据集,包括18760站高质量3D模型,对938名自愿者实现20种表情采集,该数据训练可以实现对单张图像预测3D的细节 该数据包含大量高质量手动标注的3D与2D图像,包含了1150个场景,涵盖雷达与相机导航数据,城市与乡村道路。 06DeeperForensics一个大规模的伪造检测数据集,是目前为止最大的伪造检测基准数据集,有60000个视频,总共有1760万帧真实世界的,是当期其它同类数据集的十倍。 提供了针对每个多张不同衣着的照片。总结5266的62382张身体图像,每个有5∼25幅图像和2∼3种不同衣着。? 用过1000个场景,每个场景8秒长的视频,包含标注的23类对象与8个属性类别的3D轮廓,比KITTI 数据集多七倍的标注信息与100倍的图像数据,拥有最大规模的3D标注框数据。

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    逼真3D动画等,德国马普所三篇CVPR 2019论文推荐

    据我们所知,VOCA 是目前唯一无需重定位即可应用于未见物的 3D 动图模型。这使得 VOCA 适合比赛录像、VR 头像,或者任何无法提前知道说话者、语音和语言的场景。 VOCA 是一个简单通用的语音驱动动画框架,适用于大量不同物。给定任意语音信号和静态 3D 网格输入(左),VOCA 模型输出逼真的 3D 物动图(右)。 稳健性则需要大量野外图像作为训练数据,而它们缺少真值 3D 形状。为了在没有 2D-to-3D 监督的情况下训练网络,我们提出了 RingNet,它可以基于单个图像学习计算 3D 形状。 它使用了一个新型损失函数,当图像中的物相同时,形状是类似的,当物不同时,形状是不同的。我们使用 FLAME 模型表示,从而对表情保持不变性。 在没有 3D 监督的情况下,RingNet 学习从单个图像像素到 FLAME 模型 3D 参数的映射。第一行:来自 CelebA 数据集 的图像。第二行:估计到的形状、姿势和表情。 ?

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    学术资讯 | 优Tech分享-优图3D重建技术的研究与应用

    10月19日,腾讯优图实验室高级研究员玮剑在优tech线上沙龙,围绕《3D重建技术的研究与应用实例》这一主题进行了直播分享,讲述了优图自建3D基底及3D技术应用实例。 3D重建技术是指从一张或多张2D图像中恢复出3D形状和纹理。3D重建技术不仅广泛应用于泛娱乐、AR、VR、影视制作等领域,而且在各种相关的研究业务中均有着非常重要的作用。 3DMM的全称是3D Morphable Model,即可形变的模型,它可以将任意的3D模型表示为一个平均和形状、表情维度的线性组合。 3D基底是基于3DMM算法的技术根基,而现有的3D基底在形状表情的表达能力、种分布以及三维网格拓扑等方面存在诸多不足。 基于此,优图自己采集构建了一个主要针对中国的3DMM基底,不仅具有更强更细腻的表达能力,并且拓扑更加科学。在采集阶段,优图采用3D结构光采集设备,可以重建出毫米级别的3D形状和纹理。

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    一张图实现3D建模!这是中科院博士生入选ECCV的新研究 | 开源

    贾浩楠 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI通过一段视频,来重建3D模型,没什么稀奇的。?但是,如果只有测试者的一张静态图片呢? 来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队,提出了一种新的密集对齐(3D Dense Face Alignment)方法。? 还有动态的3D建模: ?3DDFA的另一面,“静若处子”(静态照片3D重建):?除了一静一动,3DDFA还能根据照片对物姿态做出简单估计:?进行深度图像估计:? 3D辅助短视频合成3D密集对齐方法,需要在在视频上运行,它提供相邻帧间提供稳定的3D重建结果。所谓稳定,是指在视频的相邻帧中,重建的三维图像的变化应该与真实物体的细粒度移动保持一致。 由于具有相似的三维结构,同理也能够合成平面外的移动。剖面F(-)最初是为了解决大姿势的对准问题而提出的,它被用来逐步增加的偏航角∆φ和俯仰角∆γ。

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    无需检测和关键点定位,Facebook等提出实时3D姿态估计新方法

    欢迎关注“计算机视觉研究院” 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 姿态估计技术,可以不依赖检测和关键点定位独立运行 检测是给照片中的每个指定一个边界框,关键点检测则需要定位特殊的特征,如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多推理任务的关键所在,如 3D 重建。 他们提出了一个易于训练的新型实时 6DoF 3D 姿态估计解决方案,可以跳过检测步骤,即使在非常拥挤的图片中也不例外(如图 1)。 由于 6DoF 姿态可以转换为一个外在相机矩阵,进而将 3D 映射到 2D 图像平面,因此预测得到的 3D 姿态也可用于获取准确的 2D 边界框。 因此,检测将成为这个过程的副产品,计算开销达到最小。?利用 6DoF 姿态估计替代边界框检测之后,输入图像中所有的 3D 形状都可以得到对齐。

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    跳过检测和关键点定位,Facebook等提出实时3D姿态估计新方法

    来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 姿态估计技术,可以不依赖检测和关键点定位独立运行。 检测是给照片中的每个指定一个边界框,关键点检测则需要定位特殊的特征,如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多推理任务的关键所在,如 3D 重建。 他们提出了一个易于训练的新型实时 6DoF 3D 姿态估计解决方案,可以跳过检测步骤,即使在非常拥挤的图片中也不例外(如图 1)。 由于 6DoF 姿态可以转换为一个外在相机矩阵,进而将 3D 映射到 2D 图像平面,因此预测得到的 3D 姿态也可用于获取准确的 2D 边界框。 因此,检测将成为这个过程的副产品,计算开销达到最小。?利用 6DoF 姿态估计替代边界框检测之后,输入图像中所有的 3D 形状都可以得到对齐。

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    单张像生成视频!中国团队提出最新3D视频生成模型,实现SOTA

    文中,作者设计了一套三维动态预测和视频生成模型(FaceAnime)来预测单张图像的3D动态序列。 因此,文章针对这些方面做出了以下贡献:不同于广泛使用2D稀疏landmarks进行图像视频的引导生成,文章主要探索包含丰富信息的3D动态信息的视频生成任务; 设计了一个三维动态预测网络(3D FaceAnime的整体框架图,3DDP网络部分FaceAnime的整体框架图,PGFG网络部分3D重建和稀疏纹理映射3D形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)用来从2D图像中预测相应的 3D。 则整体的损失函数可以表述为:先验引导的生成:基于提出的稀疏纹理映射,source图像被用于渲染预测的3D dynamics。在这里,稀疏纹理作为引导生成的先验信息。

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    CVPR 2021 Oral | 商汤、港中文提出生成式渲染器+反向渲染,3D重建效果逼真

    ,而简单的利用卷积神经网络的回归特性来学习模型和图片直接的转换过程会丧失比较多的生成细节,从而难以通过该方式比较高效地从拍摄图片获得 3D 模型。 该算法在利用生成网络高逼真性能的同时,给予网络在几何上的强约束,生成与 3D 模型匹配的图像,并可以通过反向传播算法来优化图像进行 3D 模型求解。? 在方面通过可变形的模型的先验,根据单目图片求解 3D 模型是比较成熟的应用。 与此同时,基于卷积的生成网络可以生成真实图像,但对于生成物体 3D 上的几何控制更多的是由隐变量粗略控制,无法精确控制每个区域生成不同的几何形状,因而限制了其在可微分求解 3D 模型中的应用。 图 6 不同法向量和相同隐变量的渲染效果基于反向渲染的重建技术由 3D 模型到生成图片的渲染过程是通过一个网络实现的,因此可以通过微分反向传播的方式进行模型参数和隐变量的更新,进而进行模型的重建工作

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    表情和姿态变化万般丝滑——基于3D动态的图像-视频生成方法

    在文中,作者精心设计了一套三维动态预测和视频生成模型(FaceAnime),来预测单张图像的 3D 动态序列,然后通过稀疏纹理映射算法进一步渲染3D动态序列的皮肤细节。 文章的主要贡献如下:不同于广泛使用2D稀疏landmarks进行图像视频的引导生成,文章主要探索包含丰富信息的3D动态信息的视频生成任务;设计了一个三维动态预测网络(3D Dynamic Prediction FaceAnime的整体框架图,包括3DDP网络(左)和PGFG网络(右)(1)3D重建和稀疏纹理映射3D形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)用来从2D图像中预测相应的3D 其中,描述3D的顶点(vertex)可由一系列2D中的正交基线性加权得出:其中,是平均,是形状主成分基,是相应的形状系数,是表情主成分基,是对应的表情系数。 则整体的损失函数可以表述为:先验引导的生成: 基于提出的稀疏纹理映射,source图像被用于渲染预测的3D dynamics。在这里,稀疏纹理作为引导生成的先验信息。

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      腾讯云人脸支付(FRP)基于优图自研的反光活体技术和3D结构光活体检测技术,利用人的相貌特征完成身份认证,在支付阶段通过“扫脸”来取代传统密码,无需用户完成指定动作配合,可拦截照片、面具、视频等攻击手段……

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