检索结果-南通市图书馆

Single-view facial reflectance inference with a differentiable renderer

Science China(Information Sciences) 2021年第11期64卷 5-21页

作者： Jiahao GENG Yanlin WENG Lvdi WANG Kun ZHOU State Key Lab of CAD&CG Zhejiang University ZJU-Face Unity Joint Lab of Intelligent Graphics

We introduce a deep-learning based algorithm to infer high-fidelity facial reflectance from a single image. The algorithm uses convolutional neural networks to encode the input image into a latent representation, from which a decoder and a detail enhancing network reconstruct decoupled facial reflectance(albedo, specular, and normal) as well as the environmental lighting. These decoupled components, together with a 3 D facial mesh estimated from the image, are then fed into a differentiable renderer to produce a rendered facial image. This allows us to iteratively optimize the latent representation of the facial image by minimizing the image-space reconstruction loss. Experimental results show that optimizing the latent representation through the differentiable renderer can effectively reduce the discrepancy between the original image and the rendered one, leading to a more accurate reconstruction of characteristic facial features such as skin tone, lip color, and facial hair.

关键词： facial modeling reflectance inference differentiable renderer

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