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vrmm：容积可靠的可变形头模型
在本文中，我们介绍了体积可靠的形态模型（VRMM），这是3D面部建模的新型体积和参数面部的先验。虽然最近的实数模型提供了比传统方法（例如3D形态模型（3DMM））的改进，但它们在模型学习和个性化重建方面面临挑战。我们的VRMM通过采用一个新颖的训练框架来克服这些方法，该培训框架有效地将身份，表达和照明的潜在空间编码为低维表示。该框架是通过自学学习的学习设计的，可大大减少培训数据的限制，从而使其在实践中更可行。博学的VRMM提供了重新的功能，并涵盖了全面的表达方式。我们演示了多功能性和有效性
将在巴塞尔面部模型中被视为自然的面孔
主要成分分析（PCA）基于基于3维的可变形模型（3DMM）已被广泛应用于面部感知研究中，作为一种产生刺激的方法，可以促进真实人脸的分布（Gerig等，2018; Egger et al。，Egger et al。，2020; Walker＆Vetter＆Vetter; Walker＆Vetter，2016; Jozwik an al an;尽管BFM的潜在空间被建模为各向同性高斯分布，但高斯密度并不能可靠地表明对人们看起来自然的面部子集。要体验这一点，请参见图1，左。为了理解面部感知并能够采样自然的面孔，希望描绘出BFM内的自然面部的子集。我们进行了在线行为，其中人类受试者对二元判断的脸部自然性进行了判断。我们提供了一个概率模型，该模型在BFM潜在空间中为每个位置分配了0和1之间的概率，从而预测了相应的面部将被判断为自然外观的概率。这种方法不仅有望丰富我们对人类如何从不自然面孔辨别自然的理解，而且还将帮助研究人员从BFM中取样自然的面孔。