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Official repository of FaceLit: Neural 3D Relightable Faces (CVPR 2023)
解決的問題
FaceLit 解決了在不同光照條件下生成真實可重照明的 3D 面部表示的挑戰。它能夠生成高品質、3D 一致的面部影像，自然回應光照變化。
工作原理
此專案使用基於 EG3D 的神經渲染方法，整合光照參數與相機設定，生成可重照明的面部影像。它利用 DECA 的資料預處理取得必要的相機與光照參數，並支援漫射光與全光照模式，以處理光線與面部的互動。
適用對象
此工具專為從事電腦視覺、3D 面部重建與神經渲染的研究人員與開發者設計。
主要亮點
- 神經 3D 渲染：透過神經網路生成 3D 一致的面部影像。
- 重照明功能：支援調整光照條件以改變面部外觀。
- 可客製化控制：允許使用者對相機、光照與高光反射等特定參數進行交織或解耦操作。
- 整合性：基於 EG3D，並整合了 GMPI 與 DECA 的元件。
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