使用逼真的阴影实现高保真面部重影 侯安德，张泽，米歇尔·萨克斯（Michel Sarkis），毕宁，童以颖，刘晓明。 在2021年的CVPR中。 该项目的代码是使用Python 3和Tensorflow 1.9.0开发的。 训练有素的模型 要在输入图像和目标照明上运行我们训练有素的模型，请执行以下操作： python test_relight_single_image.py input_image_path target_lighting_path output_image_path gpu_id 下面提供了一个示例： python test_relight_single_image.py sample_images/01503.png sample_lightings/light_left.txt sample_outputs/01503_left.png 7 引文 如果您在工作中

研究论文资料库“全面重现：学习重现肖像以进行背景置换”-Rohit Pandey *，Sergio Orts-Escolano *，Chloe LeGendre *，Christian Haene，Sofien Bouaziz，Christoph Rhemann，Paul Debevec和Sean Fanello。 SIGGRAPH 2021

tensorRelightingDemo.m 演示了使用笛卡尔张量基础进行面部表观 BRDF (ABRDF) 估计和随后的重新照明。 给定在不同点源照明下的几张人脸图像，包含的 ABRDF 估计代码可以对它们进行插值和外推以生成新图像。 如果您发现此代码有用，请引用以下论文： Ritwik Ku​​mar、Angelos Barmpoutis、Arunava Banerjee、Baba C. Vemuri，“使用张量样条对人脸进行非朗伯反射建模和形状恢复”，IEEE 模式分析和机器智能交易 (PAMI)，2009 年。 http://seas.harvard.edu/~rkkumar/ 请注意，在上面的论文中，我们提出了一种将每个像素的笛卡尔张量与空间样条相结合的方法。 该代码中不包含论文的样条部分，但即使没有它，提供的代码也可用于重新照明，尽管在输入图像数量较少时重新照明质量会有所