基于表情驱动的张量辐射场的动态人脸重建OA
提出了一种动态人脸的重建方法,将张量辐射场作为场景表达的基础网络结构,并提出了一种基于多层神经网络的隐式表情驱动方式,将张量辐射场的表达能力拓展到人脸动态场景中,同时优化损失函数,进一步提升了重建效果.与已有的方法相比,能够实现速度更快、质量更好的动态人脸的表示.定性与定量的实验结果表明,相对于已有方法,本文方法能够节省计算资源,提升了训练速度以及推理速度,并维持高质量的图像重建效果.
张铭杨;翁锦程;李洋
华东师范大学计算机科学与技术学院,上海200062华东师范大学计算机科学与技术学院,上海200062华东师范大学计算机科学与技术学院,上海200062
信息技术与安全科学
人脸重建张量辐射场体渲染
《华东师范大学学报(自然科学版)》 2026 (4)
P.63-72,10
国家自然科学基金(62102152)。
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