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Official repository of FaceLit: Neural 3D Relightable Faces (CVPR 2023)
何を解決するか
FaceLitは、異なる照明条件下で現実的に再照明可能な3D顔表現を作成する課題に対処します。照明の変化に自然に反応する高品質で3D整合性のある顔画像の生成を可能にします。
動作方法
このプロジェクトはEG3Dに基づくニューラルレンダリングアプローチを使用し、照明パラメータとカメラ設定を統合して再照明可能な顔を生成します。DECAからのデータ前処理により必要なカメラおよび照明パラメータを取得し、拡散光モードとフル照明モードの両方をサポートして、顔と光の相互作用を適切に処理します。
対象ユーザー
このツールは、コンピュータビジョン、3D顔再構築、ニューラルレンダリングに取り組む研究者および開発者向けに設計されています。
特徴
- ニューラル3Dレンダリング: ニューラルネットワークから3D整合性のある顔画像を生成します。
- 再照明機能: 照明条件の調整により顔の外観を変更できます。
- カスタマイズ可能な制御: カメラ、光、スペキュラー反射などの特定パラメータをエンタングルまたはディセンタブルに操作できます。
- 統合性: EG3Dを基盤とし、GMPIおよびDECAのコンポーネントを統合しています。
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