NetEase-GameAI / Face2FaceRHO

The Official PyTorch Implementation for Face2Face^ρ (ECCV2022)

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使用其他3D人脸模型fitting时,对应的72个landmarks如何选择?

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DECA是对应FLAME人脸模型的5000多个顶点,本项目通过landmark_embedding.json 挑选出了72个关键点,而大多数人脸模型只会给68个关键点,对于BFM人脸模型,如何才能根据索引找出符合本项目的72个关键点?
多余的4个关键点如果无法获得,能否根据邻近的关键点进行线性组合得到?

换了模型的话,关键点要在你用的人脸模板上重新选择,不一定非要用72点,68点应该也可以,跟论文里给出的配置大差不差就行。

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感谢,DECA采用的FLAME模型,但在BFM人脸模型上对应的68个关键点也是可以的,对吗?

是的

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十分感谢!

嗨您好,我想使用自己的landmark去匹配,请问你们是如何挑选72个点的,landmark_embedding.json这个文件有在项目中吗,我没有找到