ECCV 2020 论文速听
机器学习与数学
共 967字，需浏览 2分钟
· 2020-08-22
首先，建立 3D 人脸渲染分支以获得显着的人脸结构和身份信息的 3D 先验知识。
其次，空间注意力模块用于更好地利用此分层信息（即强度相似度、3D 面部结构和身份信息）解决超分辨率问题。
其中，3D 人脸重建过程概括如下，
面部图像的 3D 形状可以通过 3D 面部重建方法从不受约束的 2D 图像中获取。
基于对面部属性（例如性别、身份和独特性）的参数描述的融合，采用 3D 可变形模型（3DMM）来重建 3D 面部先验。
3D 重建的面部将继承面部特征，并呈现清晰的面部成分。
大量的实验表明，与现有技术相比，本文提出的 3D 先验技术具有出色的人脸超分辨率结果。
关于更多的技术细节，有兴趣的同学可以参阅论文[1]。
⟳参考资料⟲
论文: https://arxiv.org/pdf/2007.09454v1.pdf
多听，或许可以从另一维度激发你的灵感。
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