6月5日—6日，2021全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州成功举办。本次大会，旨在汇聚中国科创智慧与活力的同时，与世界建立互通共享的沟通桥梁，在交流中探索共建美好智能时代的合作方案和发展共识，同时以最前沿的国际视野推动人工智能高速、有序、安全发展，造福人类生活。
本文来自旷视研究院，作者：闫东。AI 科技评论获授权转载。如需转载，请联系旷视研究院。
【新智元导读】在一篇已经被ICCV 2017接收的论文中，诺丁汉大学的研究人员提出了他们号称是迄今最大3D人脸对齐数据集，以及精准实现2D、3D以及2D到3D人脸对齐的网络。研究人员用《我们距离解决2D&3D人脸对齐问题还有多远》为题，首次调查了在所有现有2D人脸对齐数据集和新引入的大型3D数据集上，距离达到接近饱和性能（saturating performance）还有多远。 ImageNet百万级精准标记数据集开启了图像识别新时代，人们也由此意识到，数据跟算法同样重要。为了构建更好的模型和算法，越来越多
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 人脸识别是机器学习社区研究最多的课题之一，以 3D 人脸识别为代表的相关 ML 技术十年来都有哪些进展？这篇文章给出了答案。 近年来，人脸识别的研究已经转向使用 3D 人脸表面，因为 3D 几何信息可以表征更多的鉴别特征。近日，澳大利亚迪肯大学的三位研究者回顾了过去十年发展起来的 3D 人脸识别技术，总体上分为常规方法和深度学习方法。 从左至右依次是迪肯大学信息技术学院博士生 Yaping Jing、讲师（助理教授） Xuequan Lu 和高级讲师 Sh
---- 新智元报道 编辑：Joey 如願 【新智元导读】刚刚，救治林志颖的林口长庚医院公布了他的面部手术方案，其中一项3D人脸重建技术或将拯救他的神仙颜值？ 7月22日，林志颖在驾驶特斯拉ModelX时发生车祸，据报道，事故造成林志颖颜面骨折、肱骨粉碎性骨折…… 曾经拥有不老容颜的他，现在可能面临「毁容」风险，不少网友感慨，时间都带不走的东西，却被命运带走了。 不过今年一项3D人脸重建技术的出现，或许可以让亚洲小旋风重获受伤前的神颜。 图源：林志颖Facebook 据报道，本次林志颖的面部重建
本文提出了一种用于人脸对齐的密集人脸对齐算法，该算法使用3DMM模型和基于CNN的深度学习模型。该算法可以处理不同姿态、表情和光照条件的人脸图像，并保持人脸图像的稠密度。该算法使用三个损失函数，包括形状损失、纹理损失和光照损失。实验结果表明，该算法在人脸对齐和人脸识别任务上获得了良好的性能。
本文主要探讨了解决人脸对齐问题，介绍了一种用于人脸对齐的完整方案，包括2D和3D人脸对齐、2D到3D人脸对齐、3D人脸对齐、数据集和度量方法、以及网络架构。研究结果表明，目前的网络性能已经接近饱和，对于一些不常见的姿态，可以通过增加训练数据来提升网络的性能。
从单一的人脸图像生成其对应的视频是一个有趣的问题，研究者们通常利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)来进行人脸视频的生成。然而，由稀疏人脸特征点生成的人脸图像通常会遭受质量损失、图像失真、身份改变，以及表情不匹配等问题。
人脸视频的生成通常会利用人脸图像的稀疏特征点（landmarks）结合生成对抗网络（GAN）。
AI 科技评论按，日前，美图影像实验室（MTlab, Meitu Imaging & Vision Lab）推出「10000 点 3D 人脸关键点技术」——利用深度学习技术实现 10000 点的人脸五官精细定位，该项技术可以在 VR 游戏中构建玩家人脸的 3D 游戏角色并且驱动，也可以应用于虚拟试妆试戴和医疗美容领域等。本文为美图影像实验室 MTlab 基于该技术为雷锋网 AI 科技评论提供的独家解读。正文如下：
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
CV君今天盘点了 CVPR 2019 所有人脸相关论文，总计51篇，其中研究人脸重建与识别的论文最多，人脸识别中新Loss的设计有好几篇，人脸表情分析也不少，检测和对齐相对很少了。
LFW数据集（Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。该数据集有6中评价标准：
你一定觉得，AI这种前沿科技，主要活在硅谷西二旗的科技公司、大学和研究院的论文、还有资本的热捧里。
本文提出了一种端到端可微的人脸检测方法，通过结合3D Mean Face Model和CNN实现。首先，通过学习一个3D Mean Face Model，将2D图像映射到3D形状。然后，使用一个CNN来估计3D模型的参数，同时预测人脸的十个关键特征点。最后，在AFW和FDDB数据集上进行了实验，取得了不错的效果。
近日，腾讯优图实验室提出无监督多视角人脸3D重建算法LAP(Learning to Aggregate and Personalize)，摆脱人脸3D训练样本真值依赖，高清还原任意In-The-Wild人脸面部形状与细节纹理，重建精度误差与分辨率大幅超越当前业界State-of-The-Art 水平，该方法同时在多个人脸3D数据集上刷新纪录，相关工作中稿计算机视觉领域顶级会议CVPR 2021(Oral)。
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队，提出了一种新的密集人脸对齐（3D Dense Face Alignment）方法。
人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用，可以说已经成为非常基础的算法，我们先来回顾一下它的发展历史，Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法（Active Shape Model）开创了人脸关键点对齐的先河，ASM 引入了统计模型来解决对齐问题，紧接着三年之后，他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model，这个方法有很重的历史地位，要知道当时人脸对齐问题是个很棘手的事，传统的 CV 算法太粗暴，难以应付人脸这种高纬特征，AAM 之后算是进入了一个正确的方向，为后来神经网络方法奠定了基础，基本思想是 ASM 并没有考虑到纹理特征，只是对 landmark 训练了一个统计模型出来，AAM 进一步优化了 ASM，在回归的过程中加入了纹理特征，这样就解决了特征的泛化匹配的问题，使得人脸对齐更加鲁棒。20 年之后，在众多研究者不断推动下 2D 人脸对齐问题已经彻底解决了，算法也已经白菜化，随便在 github 都有大量的精度不错的开源项目。
在传统计算机图像学里，渲染一张真实的人脸需要对人脸进行几何建模的同时，还需获得复杂的环境光照条件和人脸皮肤表面的反射材质，因而通过以图像渲染结果与真实图片之间的误差来优化可变形的人脸模型的过程中会进行繁琐的求导和不稳定的优化过程，而简单的利用卷积神经网络的回归特性来学习人脸模型和图片直接的转换过程会丧失比较多的生成细节，从而难以通过该方式比较高效地从拍摄图片获得人脸 3D 模型。
【新智元导读】伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一种新的系统，能自动对各种族、年龄的人脸进行准确的 3D 建模。他们还建立了一个大规模人脸扫描数据库，用于训练这个系统。实验证明，该系统比当前常用的最好模型表现优异许多，可以将任意角度拍摄的 2D 快照生成逼真的 3D 人脸。Science 对此作了报道，标题中提到“计算机科学家构建了迄今最精准的人脸数字模型”。（题图即为新模型随意生成的一些人脸。） 如果你用过智能手机应用程序 Snapchat（译注：类似国内美图秀秀），你可以将自己的照片变成迪斯科熊，或者
基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，同时它也可以用于提升人脸关键点检测，人脸识别，人脸编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。
人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的。而对于3D人脸，本身就是有一个立体结构的，也就是所谓的深度信息。在3D人脸中所要预测出来的关键点数量会远远地多于2D人脸。通过3D人脸关键点定位，能更好的对人脸来进行重构。目前2D人脸对关键点的检测已经相当准确了，从2D过度到3D人脸是一个主要的问题。
近日，商汤-港中文联合实验室提出基于风格化对抗生成器的人脸渲染器，用于取代传统图形学基于栅格化的渲染器来进行3D模型的重建。该方法构建了一种从输入3D模型到生成图像的平滑梯度，同时可以以低精度建模获得渲染更高质量的图像。与此同时，通过对生成网络式的渲染器反向传播算法，能够获得更具有图像细节特征的重建人脸3D模型。
3D 人脸重建是一项广泛应用于游戏影视制作、数字人、AR/VR、人脸识别和编辑等领域的关键技术，其目标是从单张或多张图像中获取高质量的 3D 人脸模型。借助摄影棚中的复杂拍摄系统，当前业界成熟方案已可得到媲美真人的毛孔级精度的重建效果 [2]，但其制作成本高、周期长，一般仅用于 S 级影视或游戏项目。
原文链接： ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法 本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外，该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底：****HIFI3D++，该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。相关代码和3DMM已开源。此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。
本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外，该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底：HIFI3D++，该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。
大家好，我是阿潘 之前 ”蚂蚁呀嘿“ 的算法 火的不行。今年的CVPR 2022 ，又有一个新算法，效果更加炸裂！相比之前，现在对于动漫头像的驱动效果也可以做到非常的逼真！
没错，虽然GAN能生成逼真的人脸，但距离自己理想的人脸，总有那么一点不完美——面部表情、脸上皱纹、发质……
近日，中国人工智能“国家队”云从科技宣布，在单帧图像上的人体稠密3D关键点检测技术取得了突破性进展，并同时在3个3D人体数据集Human3.6M、 Surreal和UP-3D上，将原有最低误差记录大幅降低30%，刷新了这一领域的世界纪录。这是继去年云从在3D人脸数据集上大幅刷新纪录后，再一次在此类3D重建技术（此次是人体3D重建技术）取得重要突破。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 使用GAN生成的2D人脸模型很美丽，然而却终究缺了点什么？ 没错，虽然GAN能生成逼真的人脸，但距离自己理想的人脸，总有那么一点不完美——面部表情、脸上皱纹、发质…… 由于GAN没办法进行参数调控，即使人脸再逼真，也没办法控制五官等细节。 现在，一个新模型GIF （Generative Interpretable Faces）的出现打破了这一定律： 不仅能用GAN生成逼真的人脸，而且还能通过具体的参数控制它。 这是怎么做到的？ 用3D模型的参
在OPPO和华为先后发布搭载IFAA“3D安全人脸方案”的新机型后，一条在安卓机上实现刷脸支付的“快速通道”便被成功打通了。
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成，不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见，全身生成任务通常不会控制人物的面部表情，并且很难提高生成质量。
最新消息，针对3D人脸面具攻破刷脸支付，支付宝和微信均已给出回应：遭遇盗刷，全额赔付。
论文 1：Capture, Learning, and Synthesis of 3D Speaking Styles
人脸动画在近些年来一直是图形学界的研究热点，随着Apple 推出最新的IphoneX，把人脸扫描和动画相关技术商业化，此类技术在将来会有越来越多的产品落地。此次Siggraph Asia也有不少相关的论文，为我们展示了学术界的最新进展。 1 通过单张图片生成3d模型以及纹理贴图 如下图，左边是一张用户的照片，右边是他的3D模型，包括头部模型和发型，用户可以在计算机中从各个角度去观察，也可以在摄像头前做各种表情来驱动这个虚拟角色。 下面是论文实现的总体框架，首先会根据输入图片找到脸部区域以及头发区域，然
项目作者：Yao Feng Github: https://github.com/YadiraF/face3d
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长，目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式，人脸识别技术作为一种新的引用技术，成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
“一张照片就可能骗它开门”，随着智能门锁的广泛普及，最近有关人脸识别的安全性质疑声音越来越多，守护家庭关口的敏感性，也让大众对这种质疑相对其他场景要更加关注。
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh，被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。相关的论文标题为：
近日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
一、说话人驱动（talking head） 1、Audio-Driven Emotional Video Portraits 尽管此前一些方法在基于音频驱动的说话人脸生成方面已取得不错的进展，但大多数
图片来源：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
论文、代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「二维图像GAN」，即可直接下载。
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
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该文章讲述了作者从一名普通iOS开发者到Apple开发者的历程，包括开发经历、学习Apple官方文档、开发者社区、开发工具、代码仓库、团队协作、总结与收获。\n在开发过程中，作者通过学习Apple的官方文档，了解了Objective-C以及Swift编程语言，并逐渐掌握了iOS开发的核心概念。通过参加技术社区，了解到了ARKit、SceneKit、Core ML等框架，并深入学习了Objective-C与Swift编程语言的基础知识和最佳实践。在开发工具方面，作者使用了Xcode、Instruments、Sketch、Adobe XD、Figma等工具。在团队协作方面，作者通过使用GitHub进行版本控制，与团队成员进行代码共享、沟通、协作。\n通过开发iOS应用，作者深入了解了ARKit、SceneKit、Core ML等框架的原理和最佳实践，并逐渐掌握了基于这些框架的开发流程。同时，作者通过总结与收获，逐渐形成了一套适用于自己的iOS开发学习体系。\n
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