从人们到3D面部模型的面部表情转移是一种经典的计算机图形问题。在本文中,我们提出了一种基于学习的基于学习的方法,将来自图像和视频从图像和视频转移到面部头颈络合物的生物力学模型。利用面部动作编码系统(FACS)作为表达空间的中间表示,我们训练深度神经网络,采用FACS动作单元(AUS),并为肌肉骨骼模型输出合适的面部肌肉和钳口激活信号。通过生物力学模拟,激活变形了面部软组织,从而将表达转移到模型。我们的方法具有比以前的方法相比。首先,面部表情是剖贯的一致,因为我们的生物力学模型模拟了面部,头部和颈部的相关解剖结构。其次,通过使用从生物力学模型本身产生的数据训练神经网络,我们消除了数据收集的表达式转移的手动努力。通过涉及转移到面部表情和头部姿势的实验,通过实验证明了我们的方法的成功。
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