人脸退化matlab代码3DMM-Matlab 这是 3D 可变形模型的 matlab 实现，正如 Volker Blanz 和 Thomas Vetter 所讨论的。 数据库 要使用此代码，您将需要原始作者提供的数据集。 我们没有分发它的许可证。 但是，您可以请求数据集。 将 .mat 文件保存在同一目录中。 使用代码 EditorApp.m ：运行此应用程序将打开一个 gui，可用于生成各种形状和面部纹理。 您还可以添加年龄、性别、体重和身高等属性。 demo.m ：运行此脚本将使模型适合 Capture.PNG 中的图像并生成 3d 输出。 #要查看以前的结果，请运行： 负载（'结果。垫'） 模型 = 负载（'01_MorphableModel.mat'） display_face(shp,tex,model.tl,defrp) 其余的脚本是实用程序脚本。

一个使用flask搭建的人脸识别，人脸特征点检测，人脸三维建模系统，只需上传一张照片，系统复现了3dMM模型，系统实现了采用sql数据库，实现了增删改查等功能，通过此系统，用户可以通过在系统平台上传一张图片，即可进行人脸相关的各种操作，并进行数据的存储等功能

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船舶模型matlab代码3DMM_edges 这是Matlab算法的一种实现，用于使用界标和边缘特征将3D Morphable Model完全自动拟合到单个图像。 该存储库是的扩展版本 参考 （）： A. Bas，WAP Smith，T。Bolkart和S. Wuhrer。 “将3D可变形模型拟合到边缘：硬和软对应之间的比较”。 在过程中。 ACCV面部信息学研讨会，LNCS卷。 10117，第377-391页，2016年。 和（对于地标检测器）： X.Zhu和D.Ramanan。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）会议录，2012年，“野外的人脸检测，姿态估计和界标定位”。 依存关系 为了使用此代码，您需要提供自己的3D变形模型。 一种这样的模型（以及我们在开发代码时使用的模型）是。 签署许可协议后可以免费使用该模型。 如果使用“巴塞尔面Kong模型”，则只需在demo.m文件中设置模型的基本路径即可： 使用以下文件下载01_MorphableModel.mat BFMbasedir = ' ... ' ; % Set this to your Basel Face Mod

使用从单个图像进行3D人脸建模的Python代码 新功能：请参阅我们的后续项目，以进行。 此页面包含端到端演示代码，这些代码直接从不受约束的2D面部图像中估算3D面部形状和纹理。 对于给定的输入图像，它将生成面部形状和纹理的标准层文件。 它伴随我们的论文[1]中描述的深层网络。 在此版本中，我们还包括了地标构成的姿势和表情拟合的演示代码。 此版本是正在进行的人脸识别和建模项目的一部分。 请，请参阅以获取更新和更多数据。 特征 直接从图像强度用于3D形状和纹理估计的端到端代码 在不受限制的条件下设计和测试人脸图像，包括具有挑战性的LFW，YTF和IJB-A基准 首次显示使用我们的网络提取的3D面部形状和纹理参数具有描述性和鲁棒性，并通过这些基准上的3DMM表示提供了近乎最新的面部识别性能 没有昂贵的迭代优化，内部循环即可回归形状。 因此，3DMM安装非常快 使用回归的3D人脸模型，根据检

A lightweight 3D Morphable Face Model fitting library in modern C++11/14,

video-face-3d 人脸工具包大杂烩，主要整合了近年来的SOTA的一些方法，包括视频人脸追踪，68关键点检测，三维人脸3DMM参数标注，shape-from-shading等 依赖 pytorch 0.4.1以上 tensorflow 1.0 以上 neural_renderer_pytorch 安装 安装本代码前请先确保安装了pytorch,tensorflow以及neural_renderer_pytorch neural_renderer_pytorch安装说明 如果你是Linux或者Mac用户，请直接pip install neural_renderer_pytorch 如果你是Windows10用户，请参考 进行安装 下载本代码依赖的静态资源文件，解压到/VideoFace3D/data，下载链接，密码 rle5 推荐使用develop模式安装代码 python se

超越3DMM空间：迈向细粒度的3D人脸重建 介绍 此repo释放了论文中的代码和数据：《超越3DMM空间：迈向细粒度的3D人脸重建》（ ）。 细粒度的3D人脸（FG3D）数据 FG3D由FRGC，BP4D和CASIA-3D构成。 我们注册并在平面外扩展这三个数据集，从而生成具有213,367个样本的大型3D数据集。 在FG3D中，将90％的对象用作训练集，其余10％的对象用作测试集。 （提取代码：4r84）。

采用3DMM模型，利用人脸68个特征点实现人脸三维重建。 3DMM是一种较为基础的三维人脸统计模型，最早被提出是用于解决从二维人脸图像恢复三维形状的问题。在3DMM方法发展的二十年来，各位学者对其进行了数据扩展和深入研究，又由于神经网络广泛使用，使得3DMM参数优化得到简化，基于3DMM方法的三维重建文章层出不穷。但此类方法基于一组人脸形状和纹理的统计模型来表示任意一张人脸，仍然存在重建人脸判别性较差，参数求解难的问题，目前也是学术界研究的重点方向。

3DMM-Deep3dPortrait中BFM的模型文件。