Hoa Kỳ
choyingw/SynergyNet
3DV 2021: Synergy between 3DMM and 3D Landmarks for Accurate 3D Facial Geometry
🚀 SynergyNet: Kết hợp 3DMM và 3D Landmarks để tái tạo hình học khuôn mặt 3D chính xác
SynergyNet đạt hiệu suất cao nhất (SOTA) trên các bài toán căn chỉnh khuôn mặt 3D, ưỨc lượng hướng khuôn mặt và mô hình khuôn mặt 3D, đồng thời hỗ trợ suy diễn nhanh tới 3000 fps.
SynergyNet là một dự án nghiên cứu được trình bày tại 3DV 2021, phát triển bởi nhóm CGIT Lab thuộc Đại học Nam California. Mục tiêu của dự án là khai thác sự bổ trợ lẫn nhau giữa các mô hình 3D Morphable Model (3DMM) và các điểm mốc 3D (3D landmarks) để cải thiện độ chính xác trong việc tái tạo hình học khuôn mặt 3D từ ảnh đầu vào. Dự án dựa trên PyTorch và được thiết kế với quy trình đơn giản nhưng hiệu quả.
✨ Điểm nổi bật
- SOTA trên toàn bộ nhiệm vụ: Đạt kết quả tốt nhất trên các bài toán căn chỉnh khuôn mặt 3D, ưỨc lượng hướng khuôn mặt và mô hình khuôn mặt 3D.
- Tốc độ suy diễn nhanh: Hỗ trợ tốc độ lên tới 3000 fps trên laptop RTX 2080.
- Triển khai đơn giản: Chỉ sử dụng các phép toán phổ biến, dễ hiểu và bả duy trì.
- API đơn giản hóa: Cung cấp giao diện dòng lệnh và hàm API để lấy landmark 3D, lưới khuôn mặt và góc quay chỉ bằng một dòng lệnh.
- Hỗ trợ đánh giá benchmark: Cung cấp script để chạy đánh giá và lưu kết quả cùng hình ảnh minh họa.
- Hỗ trợ huấn luyện lại: Cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách thiết lập môi trường huấn luyện và các tham số liên quan.
- Tạo lưới nghệ thuật có kết cấu UV: Hỗ trợ tạo ra các lưỐi khuôn mặt nghệ thuật với bản đồ kết cấu UV thông qua UV-texture GAN.
💡 Vì sao đáng chú ý
SynergyNet nổi bật bởi khả năng kết hợp hai nguồn thông tin quan trọng — mô hình 3DMM và các điểm mốc 3D — để tối ưu hóa độ chính xác của mô hình. Không chỉ dừng lại ở việc đạt SOTA, dự án còn được thiết kế để chạy rất nhanh, phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực. Ngoài ra, API đơn giản hóa giúp người dùng dễ dàng tích hợp vào các dự án hiện có mà không cần phứ tạp hoá quy trình.
#SynergyNet #3DFaceReconstruction #PyTorch #ComputerVision #3DV2021 #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
DAD-3DHeads dataset DAD-3DHeads dataset was introduced in the CVPR 2022 paper DAD-3DHeads: A Large-scale Dense, Accurate and Diverse Dataset for 3D Head Alignment from a Single Image Tetiana Martyniuk, Orest Kupyn, Yana Kurlyak, Igor Krashenyi, Jiři Matas, Viktoriia Sharmanska Please use your institutional email for requesting the dataset access. Useful links official DAD-3DHeads Github repository, DAD-3DHeads benchmark code. The dataset structure is the… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/t-martyniuk/DAD-3DHeadsDataset.
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
Official repo for DAD-3DHeads: A Large-scale Dense, Accurate and Diverse Dataset for 3D Head Alignment from a Single Image (CVPR 2022).
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.