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Official repository of FaceLit: Neural 3D Relightable Faces (CVPR 2023)
해결하는 문제
FaceLit은 다양한 조명 조건에서 현실적으로 재조명 가능한 3D 얼굴 표현을 생성하는 문제를 해결합니다. 조명 변화에 자연스럽게 반응하는 고품질의 3D 일관성 있는 얼굴 이미지를 생성할 수 있습니다.
작동 방식
이 프로젝트는 EG3D 기반의 신경망 렌더링 기법을 사용하며, 조명 파라미터와 카메라 설정을 통합하여 재조명 가능한 얼굴을 생성합니다. DECA에서 제공하는 데이터 전처리를 통해 필요한 카메라 및 조명 파라미터를 확보하고, 확산광 모드와 전체 조명 모드를 지원하여 얼굴과 빛의 상호작용을 효과적으로 처리합니다.
대상 사용자
이 도구는 컴퓨터 비전, 3D 얼굴 재구성, 신경망 렌더링 분야에서 연구 및 개발을 수행하는 연구자와 개발자에게 적합합니다.
주요 특징
- 신경망 3D 렌더링: 신경망을 기반으로 3D 일관성 있는 얼굴 이미지를 생성합니다.
- 재조명 기능: 조명 조건을 조정하여 얼굴의 외관을 변경할 수 있습니다.
- 사용자 정의 제어: 카메라, 조명, 스펙큘러 반사와 같은 특정 파라미터를 엔터글 또는 디센트러블하게 조작할 수 있습니다.
- 통합 구조: EG3D를 기반으로 하며, GMPI와 DECA의 구성 요소를 통합하고 있습니다.
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