FaceScape: 大规模高质量3D人脸数据集与详细可控3D人脸预测

FaceScape项目简介

FaceScape是一个由南京大学、百度研究院和爱奇艺公司联合开发的大规模3D人脸数据集和建模项目。该项目的主要目标是为计算机视觉和图形学领域的研究人员提供高质量的3D人脸数据和相关工具,推动3D人脸建模、重建和动画等技术的发展。

FaceScape项目的核心内容包括:

1. 大规模高质量3D人脸数据集
2. 参数化3D人脸模型
3. 从单张图像预测详细可控3D人脸模型的算法
4. 丰富的文档和工具包

自2020年首次发布以来,FaceScape项目持续更新,不断扩展数据规模和完善相关工具。目前,FaceScape已成为3D人脸相关研究领域的重要资源之一。

数据集概述

FaceScape数据集是该项目的核心组成部分,包含了大量高质量的3D人脸数据。具体包括:

1. 拓扑统一的3D人脸模型(TU models):共16,940个模型,涵盖847个身份,每个身份20种表情。这些模型具有详细的几何结构,配有4K分辨率的位移图和纹理图。

2. 多视角数据(Multi-view data):超过40万张多视角图像,包括359个身份,每个身份20种表情,每种表情约60个视角。图像分辨率在400万到1200万像素之间。

3. 双线性模型(Bilinear model):用于将基础形状转换为向量空间的统计模型,提供4种不同设置。

4. 信息列表(Info list):包含847个受试者的性别和年龄信息。

这些数据仅供非商业研究使用。考虑到人脸数据涉及参与者的隐私,FaceScape项目采用严格的许可条款以确保数据集不被滥用。

项目特色与创新

FaceScape项目的主要特色和创新点包括:

1. 大规模高质量数据:FaceScape提供了迄今为止最大规模的高质量3D人脸数据集之一,为相关研究提供了丰富的数据资源。

2. 详细的几何信息:数据集中的3D模型具有高度详细的几何结构,能够捕捉到细微的面部特征。

3. 多样性表情:每个身份包含20种不同的表情,有助于研究面部表情变化。

4. 多视角数据:大量多视角图像和对应的相机参数信息,为多视角3D重建研究提供了理想的数据。

5. 参数化模型:提供了双线性模型,可用于生成和操控3D人脸模型。

6. 从单图像预测3D模型:项目提出了一种新算法,能够从单张图像预测详细可控的3D人脸模型。

7. 开放工具包:提供了丰富的Python工具包,方便研究人员使用和处理数据。

这些特色使FaceScape成为3D人脸建模、重建、动画等领域研究的重要资源。

工具包与演示

FaceScape项目提供了丰富的Python工具包,方便研究人员使用和处理数据。主要工具包包括:

1. 双线性模型基础操作:使用FaceScape双线性模型生成3D网格模型。

2. 双线性模型拟合:将双线性模型拟合到2D/3D关键点。

3. 多视角投影:将3D模型投影到多视角图像。

4. 关键点提取:使用预定义的顶点索引提取关键点。

5. 人脸区域提取:从完整头部TU模型中提取人脸区域。

6. 渲染:将TU模型渲染为彩色图像和深度图。

7. 对齐:对所有多视角模型进行对齐。

8. 对称性:获取TU模型上从左侧到右侧顶点的对应关系。

9. 绑定:将20种表情绑定到52种表情。

这些工具包大大简化了研究人员使用FaceScape数据的过程,提高了研究效率。

应用与影响

FaceScape项目自发布以来,已在计算机视觉和图形学领域产生了广泛影响。许多研究团队基于FaceScape数据集开展了创新性的工作,涉及3D人脸重建、生成、动画等多个方向。一些代表性的开源项目包括:

1. 基于自然语言描述的高保真3D人脸生成(CVPR 2023)
2. 从伪2D&3D对学习鲁棒和准确的非参数化3D人脸重建(AAAI 2023)
3. 用于3D面部细节动画和操纵的结构感知可编辑形变模型(ECCV 2022)
4. 基于NeRF的实时参数化头部模型(CVPR 2022)
5. 具有隐式神经表示的非线性3D可变形人脸模型(CVPR 2022)

这些项目充分展示了FaceScape数据集在推动3D人脸相关技术发展方面的重要作用。

项目发展历程

FaceScape项目自2020年首次发布以来,经历了多次重要更新:

• 2020年3月:预印本论文在arXiv上发布。
• 2020年6月:FaceScape网站上线,3D模型和双线性模型可供下载。
• 2020年7月:多视角数据开放下载,双线性模型更新至1.3版本。
• 2020年9月:详细可控3D人脸预测代码发布。
• 2021年4月:双线性模型更新至1.6版本,可从NJU Drive或Google Drive下载。
• 2021年12月:发布用于评估单视图人脸3D重建的基准。
• 2022年7月:新增用于训练和测试MoFaNeRF的数据。
• 2023年10月:基准数据和结果更新,与最新期刊版论文保持一致。

这些更新不断扩展了项目的规模和功能,使FaceScape成为该领域持续发展的重要资源。

总结与展望

FaceScape项目为3D人脸相关技术研究提供了宝贵的数据资源和工具。其大规模高质量的3D人脸数据集、参数化模型和丰富的工具包,为研究人员提供了强大的支持。项目的持续更新和开放态度,也促进了整个领域的快速发展。

未来,FaceScape项目有望继续扩展数据规模,提高数据质量,并开发更多实用工具。同时,随着越来越多的研究团队使用FaceScape数据集,我们可以期待看到更多创新性的3D人脸技术应用在计算机视觉、计算机图形学、人机交互等领域涌现。

总的来说,FaceScape项目为3D人脸技术的研究和应用开辟了广阔的前景,其影响力将继续在未来几年内持续增长。对于有志于在这一领域开展研究的学者和开发者来说,深入了解和利用FaceScape项目无疑是一个明智的选择。