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BFM人脸3D模型 2009版 评分:

BFM 人脸 3D 模型，原地址下的太慢 https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/index.php?nav=1-1-0&id=details
2019-11-23 上传 大小：229.00MB
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SadTalker模型checkpoints文件

模型文件包括： auido2exp_00300-model.pth auido2pose_00140-model.pth BFM_Fitting.zip epoch_20.pth facevid2vid_00189-model.pth.tar hub.zip mapping_00229-model.pth.tar shape_predictor_68_face_landmarks.dat wav2lip.pth

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3DMM-Deep3dPortrait中BFM的模型文件

实现了论文A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces中的pca算法，并随机生成一张人脸，人工智能；人脸生成，Morphable Model；3DMM-Deep3dPortrait中BFM的模型文件。

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生成BFM 3D人脸模型

由于不知名原因，无法登录官方网站下载资源，我也是废了好大劲才找到，这里提供一下全套的资源。可直接运行出结果。

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FLAME-albedo-from-BFM.npz

DECA用到的FLAME_albedo_from_BFM.npz 按照https://github.com/TimoBolkart/BFM_to_FLAME中的步骤可以生成

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ckpt_and_bfm.zip

Rotate-and-Render工程预训练模型文件

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使用边缘特征将 3D 可变形模型拟合到图像 的算法的Matlab实现_代码_下载

这是使用地标和边缘特征将 3D 可变形模型全自动拟合到单个图像的算法的 Matlab 实现。 运行代码 运行代码最简单的方法是运行 demo.m 脚本。这会加载模型、加载图像、运行地标检测器，然后调用边缘拟合代码。 要在我们的论文中重新创建定量实验，请运行 evaluation.m 脚本。同样，您需要将基本路径设置为 Basel Face Model。该脚本首先渲染 10 个样本面中的每一个的 9 个视图。然后它将模型拟合到每个图像，计算错误并将它们存储在矩阵中。 您的模型必须提供四个变量： shapePC 是一个 3n x k 矩阵，其中 n 是模型顶点的数量，k 是主成分的数量 shapeMU 是一个 3n x 1 向量，包含平均形状的顶点 shapeEV 是 1 个向量，包含每个主成分的排序标准差（注意：标准差不是 BFM 名称所暗示的方差） tl 是一个 f x 3 矩阵，包含模型的人脸列表

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MorphableModel

该文件为 3DMM-Deep3dPortrait 中 BFM 的模型文件，压缩包内为 MorphableModel.mat 原始数据，可直接导入MATLAB

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model2009-publicmm1-bfm.h5

BFM 人脸 3D 模型 2009版，HDF5格式，用 scalismo-ui.jar 打开，原地址下得太慢

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Face3D学习笔记 3dmm部分配套资源

欢迎大家关注学习笔记

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DECA：DECA：详细的表情捕捉和动画

DECA：详细的表情捕捉和动画 输入图像，对齐的重建，具有各种姿势和表情的动画 这是DECA的Pytorch官方实施。 DECA从单个输入图像重建具有详细面部几何形状的3D头部模型。 可以轻松地对生成的3D头部模型进行动画处理。 有关更多详细信息，请参考。 主要特点： 重建：从单个图像产生头部姿势，形状，详细的面部几何形状和照明信息。 动画：以逼真的皱纹变形为面部动画。 鲁棒性：在不受限制的条件下对面部图像进行测试。 我们的方法对于各种姿势，照明和遮挡都是鲁棒的。 准确：基于基准数据集的最新3D面部形状重构。 入门 克隆仓库： git clone https://github.com/YadiraF/DECA cd DECA 要求 Python 3.7（numpy，skimage，scipy，opencv） PyTorch> = 1.6（pytorch3d） 面部对齐（用于检测面部） 你可以跑pip install -r requirements.txt 或通过运行使用虚拟环境bash install_pip.sh 然后按照说明安装 。 用法 准备数据一个。 下载，

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multivew-head-pose-estimation:从多个角度估计头部姿势

多视图头姿势估计和跟踪-C ++ 使用C ++从多个视图估计头部姿势。 （摄像机的外部参数被预测为已知） 来自Dlib的适合2d地标和来自Basel面部模型的3d地标。 依存关系 谷神星解算器; Dlib（OpenCV） 内容 文件/目录名称 用法 ex_mhpe.cpp 仅依赖于Dlib的一幅图像的头部姿态估计的源文件。 example_inputs 包含一些示例输入。 格式另请参阅 数据 包含shape_predictor_68_face_landmarks.dat ，界标索引文件（* .anl）和巴塞尔人脸模型（* .h5）。 自行下载。 包括 包含头部姿势估计的头文件。 LIB 包含第三方库（BFM工具）。 地标选择 有5种不同的地标选择，分别为6、12、21、33和68。它们是我自己从68个地标中选择的。 不同数量的地标将产生不同的结果。 图1.（a）68

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DECA FLAME-albedo-from-BFM.npz

DECA（Detailed Expression Capture and Animation）中使用到的FLAME_albedo_from_BFM.npz

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人脸三维重建完整代码

完整工程项目，保证运行正常，这是我们大作业的工程项目

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eos：现代C ++ 14中的轻量级3D Morphable Face Model贴合库

eos：现代C ++ 11/14中的一个轻量级的仅头文件3D可变形人脸模型拟合库。 eos是一个轻量级的3D可变形人脸模型拟合库，它提供使用人脸模型的基本功能以及相机和形状拟合功能。 它是用现代C ++ 11/14编写的。 目前，它主要提供以下功能： MorphableModel和PcaModel类代表3DMM，具有诸如draw_sample()类的基本操作。 开箱即用地支持萨里人脸模型（SFM），4D人脸模型（4DFM），巴塞尔人脸模型（BFM）2009和2017，以及利物浦-约克人头模型（LYHM） 低分辨率，仅形状的Surrey人脸模型（ ） 快速，线性的姿势，形状和表情拟合

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人脸模型3D BFM 官方

人脸图片二维三维还原

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