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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？ #23

Closed wong00 closed 1 year ago

wong00 commented 1 year ago

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？

NetEase-GameAI commented 1 year ago

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。

wong00 commented 1 year ago

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?

NetEase-GameAI commented 1 year ago

是的

wong00 commented 1 year ago

十分感谢！

tunmx commented 1 year ago

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