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3D面部绩效捕获是几种应用中的关键组成部分，包括AR或VR中的身临其境的触觉以及娱乐行业的视觉效果。生产高质量的恢复通常需要大量的财务，时间和资源投资。这不仅涉及昂贵的3D捕获设备[Beeler等。2010; Debevec等。2000]，基于精确的标记跟踪系统[Bennett and Carter 2014]或头部安装式分配[Brito and Mitchell 2019]，但也从演员那里进行了大量的捕捉时间。无标记的捕获设置是简化该管道的有希望的解决方案，但是高质量的结果仍然依赖于复杂的钻机[Helman等。2020]或大型个性化培训数据集[Laine等。2017; Wu等。2018]。在频谱的另一端是3D重建方法，可以在负担得起的消费者等级硬件中使用图像或视频操作。主要思想是使用3D面的统计模型 - 所谓的3D形态模型（3DMMS），它们使用基于优化的[Andrus等人都拟合到RGB图像或2D地标。2020; Zielonka等。2022]或基于学习的方法[Danecek等。2022;冯等人。2021; Retsinas等。2024]。统计模型的先验知识有助于克服问题的不良性质，而基于学习的技术的发展使姿势，照明和闭塞的前所未有的鲁棒性。但是，这是以较低的几何质量为代价的，仅提供了形状和表达的粗略近似，而该形状和表达却差不多。
Spark：自我监督的个性化实时单眼捕获**补充材料**
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