Transformer-Based 3D Face Reconstruction With End-to-End Shape-Preserved Domain Transfer

计算机科学 人工智能 面部识别系统 面子(社会学概念) 计算机视觉 数据一致性 变压器 迭代重建 深度学习 模式识别(心理学) 数据库 社会科学 量子力学 物理 社会学 电压
作者
Zhuo Chen,Yuesong Wang,Tao Guan,Luoyuan Xu,Wenkai Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:32 (12): 8383-8393 被引量:14
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2022.3192422
摘要

Learning-based face reconstruction methods have recently shown promising performance in recovering face geometry from a single image. However, the lack of training data with 3D annotations severely limits the performance. To tackle this problem, we proposed a novel end-to-end 3D face reconstruction network consisting of a conditional GAN (cGAN) for cross-domain face synthesis and a novel mesh transformer for face reconstruction. Our method first uses cGAN to translate the realistic face images to the specific rendered style, with a 2D facial edge consistency loss function. The domain-transferred images are then fed into face reconstruction network which uses a novel mesh transformer to output 3D mesh vertices. To exploit the domain-transferred in-the-wild images, we further propose a reprojection consistency loss to restrict face reconstruction network in a self-supervised way. Our approach can be trained with annotated dataset, synthetic dataset and in-the-wild images to learn a unified face model. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of our method.
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