文件名称：pix2face:从单个图像进行3D人脸估计和渲染
文件大小：851KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 20:47:27
computer-vision deep-learning rendering 3d-reconstruction face-reconstruction
pix2face 完整的pix2face管道，包括： pix2face密集人脸对齐和3D估计网络（ ） 存储库中包含的相机/姿势和面部系数估计 新颖观点和表达的渲染 要求 您有两个运行选项：在Docker容器中，或在系统上本机运行。 前者的唯一要求是docker本身。 本地构建和运行的要求是： CMake（3.10版或更高版本） Python（3.6版已经过测试） numpy，枕头，scikit图像 pytorch（已测试版本0.4和1.0），包括torchvision opencv（opencv-python-headless） 可选的： CUDA（用于pix2face网络的GPU加速和系数估计） 有关所需系统软件包的完整列表，请查阅 。 设置和运行（Docker） 请参阅此存储库的目录中的 。 设置（本机） 将此存储$PIX2FACE_SRC_DIR到$PIX2
【文件预览】：
pix2face-master
----CMakeLists.txt(548B)
----.gitignore(41B)
----pix2face_teaser.png(604KB)
----README.md(4KB)
----.gitmodules(302B)
----external_software.txt(1KB)
----EGL-Registry()
----docker()
--------build_docker_image.bsh(847B)
--------Dockerfile(1KB)
--------README.md(2KB)
--------docker-compose.yml(2KB)
--------run_coeff_estimation_example.bsh(477B)
--------download_data_docker.bsh(605B)
--------entrypoint.bsh(395B)
--------scripts()
--------requirements.txt(119B)
--------run_pose_estimation_example.bsh(531B)
--------run_pose_estimation.bsh(689B)
--------run_pix2face_interactively.bsh(730B)
--------run_pix2face_notebook.bsh(658B)
--------build_pix2face_sources.bsh(438B)
--------run_coeff_estimation.bsh(692B)
----pix2face_env.bsh(706B)
----download_data.bsh(925B)
----scripts()
--------estimate_coeffs_batch.py(3KB)
--------extract_pose_from_coeffs.py(1KB)
--------.gitignore(6B)
--------estimate_coeffs_example.py(1KB)
--------jitter_msceleb1m.py(3KB)
--------estimate_pose_batch.py(2KB)
--------pix2face_demo.py(4KB)
--------estimate_pose_example.py(1KB)
--------estimate_3D_batch.py(3KB)
--------align_face_mesh.py(4KB)
--------basel_to_surrey_rigid_transform.txt(405B)
----requirements.txt(23B)
----notebooks()
--------pix2face_demo.ipynb(291KB)
----face3d()
----python()
--------pix2face_estimation()
----pix2face_net()