图像重构matlab代码-DF2Net:精细精细的网络，可进行详细的3D人脸重建

图像重构matlab代码DF2Net：用于进行详细3D面部重建的密集精细图像网络 该存储库包含我们的工作。本文提出了一个深层的Dine-Fine-Finer网络（DF2Net），以解决从单个图像进行高保真3D人脸重建的挑战性问题。 DF2Net由三个模块组成，即D-Net，F-Net和Fr-Net。 它逐渐改善了细微的面部细节，例如小鱼尾纹和皱纹。 我们介绍了三种类型的数据，以使用不同的训练策略来训练DF2Net。 更多细节可以在我们的论文中看到。 曾小星，彭小江，于巧。 DF2Net：用于进行详细3D面部重建的密集精细图像网络。 ICCV，2019年 依存关系 火炬0.4.0 Python 2.7 Dlib 皮尔 运行演示 脸裁 我们使用人脸检测的边界框裁剪原始人脸图像，您可以更改为其他更高级的检测器。 面罩生成 我们还使用68个人脸标志检测器遮盖了裁剪后的人脸。 下载预训练的模型并将其复制到./model。 下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat 跑步 python demo.py 用Matlab显示结果 show_output.m 显示纹理