【源码】基于NeRF技术的个性化面部重建系统

项目简介

本项目借助神经辐射场（NeRF）技术，利用单目视频数据，实现个性化语义面部模型的重建。通过深度学习方法从单目视频中提取面部特征，重建出高逼真度的个性化面部模型，适用于虚拟现实、电影特效等领域。

项目的主要特性和功能

1. 个性化面部重建：运用NeRF技术，从单目视频重建出带个性化特征的面部模型。
2. 单目视频输入：仅需单目视频就能进行面部模型重建，简化数据采集。
3. 实时渲染：重建后的面部模型支持实时渲染，提供逼真视觉效果。
4. 语义分割：支持对面部进行语义分割，提取关键特征。
5. 表情捕捉：能捕捉并表达面部的个性化表情和姿态。

安装使用步骤

环境搭建

• 安装Python依赖库：pip install -r requirements.txt
• 安装PyTorch：根据官方指南进行安装。

数据集准备

• 下载预处理的数据集，解压到./dataset目录。
• 数据集结构应包含图像、语义分割、内参、姿势参数和表情系数等。

训练

• 运行训练脚本：bash run_train.sh id1 -500 0
• 训练过程中会计算表情系数的范围，并保存相关文件。

推理

• 使用训练好的模型进行推理：bash run_infer.sh id1 -500 0 the_path_of_your_checkpoint
• 可以使用generate_video.py将渲染图片转换成视频序列。

注意事项

• 项目需要高性能的GPU（如RTX 3090）以确保训练和推理的效率。
• 训练和推理过程可能需要较长时间，具体取决于数据集的大小和硬件性能。
• 数据集需按照特定格式组织，确保包含所有必要的面部特征信息。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】