通过神经逆渲染从面部视频生成高质量的网格混合形状
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过利用最新的神经逆向渲染技术，我们提出了一种从单个或稀疏多视角视频中重建基于网格的混合形状系统的新技术，该技术构建了一个将顶点位移参数化为具有四面体连接的微分坐标的变形表示，通过在该表示中构建一组语义规则，实现了混合形状和表情系数的联合优化，并提出了神经回归器来模拟时变动作参数以支持用户友好的多视角设置。实验证明，我们能够通过接受单个或稀疏多视角视频的灵活输入，重建出个性化的高保真混合形状...
本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。该方法在初始化阶段使用传统的SfM和MVS方法进行大致重建，然后在优化阶段采用混合方法优化几何和反射率。实验证明，该方法在更高效的同时能够产生与最先进方法相似或更高质量的重建结果。
