杭州电子科技大学开发无监督3D人脸重建算法
从单视图图像中精确地重建三维形状
（映维网Nweon 2025年08月08日）在一项研究中，杭州电子科技大学团队提出了一种无监督学习方法，在不依赖外部监督信号或先验形状模型的情况下，从单视图图像精确地重建三维形状。所述创新方法通过在现有数据执行姿势转换来生成不同角度的新图像和深度图，特别关注极端姿势下的图像重建。通过使用新生成的图像和深度图作为训练样本，研究人员重新输入模型并使用生成的预测深度图对其进行优化。
实验结果表明，所提出方法在单视图人脸3D重建任务中具有优异的性能，特别是在极端姿态下，明显优于传统方法。
随着计算机视觉领域的不断发展，3D重建技术在虚拟现实和增强现实等领域得到了广泛的应用。然而，尽管相关应用对高质量的三维重建有很大的需求，但如何从单视图图像中准确地恢复三维形状，特别是在复杂的位姿变化下，依然是一个迫切的挑战。
传统的三维重建方法通常依赖于多视图图像或深度传感器，在特定实际应用中可能受到设备限制或获取成本的限制。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于单视图图像的三维重建研究逐渐成为研究热点。通过从单视角图像中提取潜在的3D信息，研究人员希望减少对多视角数据和昂贵硬件的依赖。不过，现有的方法大多需要大量的标记数据或依赖于先验的形状模型，限制了它们在大规模应用中的通用性和适用性。
另外，尽管有的方法在特定标准姿势取得了一定的成功，但在面对复杂和极端的姿势变化时，它们的表现依然不够理想，并且无法准确捕获对象（特别是人脸）形状的微小变化。
在三维重建任务中，位姿变化是影响重建质量的关键因素。传统的人脸重建方法往往依赖于静态和标准化的姿态数据，在面对复杂姿态变化的真实场景（如极端俯仰角、向左旋转等）时，往往会导致形状失真或细节缺失。特别是在极端的姿势下，依然难以准确地恢复面部的三维结构，难以避免传统模型中常见的变形现象。
为了解决上述挑战，杭州电子科技大学团队利用一种无监督学习方法，旨在从单视图图像中准确地重建三维人脸形状，而不依赖于注释数据或先验形状模型。
主要想法是通过自动编码器对输入图像的深度、亮度、视角、光照信息和人脸属性进行解耦，有效地提取三维结构信息。这种解耦不仅有助于模型更好地理解图像中的空间关系，而且在一定程度上减轻了极端姿态对重建结果的负面影响。
为了进一步提高重建质量，他们设计了一种数据增强策略，通过对现有数据进行姿态变换，特别是极端姿态变换，生成不同角度的图像和深度图，增强模型对复杂姿态的适应能力。本研究的贡献在于提出了一种新的无监督三维人脸重建框架，特别是在复杂和极端姿态下，通过有效的姿态增强和结构信息解耦，显著提高了单视图图像的三维重建。
这一研究不仅为无监督学习在三维重建中的应用提供了新的思路，同时为未来复杂姿态下的三维建模任务提供了更有效的技术路径。实验结果表明，在处理极端姿态变化的人脸三维重建任务时，所提出方法的重建精度明显优于传统方法。特别是在姿态变化极端的场景中，模型能够准确地恢复人脸的三维形态，避免了传统方法因姿态变化造成的失真问题。另外，通过无监督学习，所提出方法有效地减少了对人工标记数据的依赖，在资源有限的现实场景中扩大了三维重建技术的潜力。
实验结果如表1所示。const.null深度基线通过一个常量项生成一个恒定的均匀深度图，并作为一个较低的性能参考。另一方面，平均g.t.深度基线使用实际场景的平均真实深度值生成深度图，以提供一个更接近真实场景的基线。unsup3d是基于无监督学习方法的基线。在所有实验中，结果表明所提出方法明显优于两个恒定基线，验证了所采用的姿态自适应机制的有效性。
特别是，机制能够有效地适应三维人脸的不同姿态，具有更强的鲁棒性，能够在复杂场景下获得更准确的深度估计。相关结果进一步证明了模型在应对不同位姿变化方面的优越性和稳定性。最终的三维人脸重建渲染显示出令人印象深刻的细节和准确性，充分展示了所提出方法的优势。
在随机姿态下的人脸重建中，可以看到在不同角度下，人脸的再现度非常高，既保证了几何结构的准确性，又能很好地捕获到人脸的微小变化和表情细节，展示了模型较强的多姿态适应能力。
原始视角下的人脸重建与实际深度信息和纹理细节无缝结合，呈现出自然逼真的外观，显示出模型在真实场景中的高适应性和鲁棒性。最突出的特点是阴影效果的处理，光影的相互作用表现出深度和形状的真实感，进一步增强了重建效果的立体感和视觉冲击力。
总体而言，渲染不仅体现了技术上的突破，同时展示了深度学习模型在复杂任务中的准确性和细致化处理能力，足以满足高精度3D人脸重建的应用场景。
相关论文：Unsupervised pose adaptation based 3D face reconstruction algorithm
总的来说，团队提出的三维人脸重建方法不仅具有优秀的姿态适应能力，而且有效地保持了人脸属性的一致性。实验结果表明，在处理不同姿态下的三维重建时，所提出方法能够准确地保留人脸的基本属性，如面部特征、性别、年龄等，并且无论姿态如何变化，人脸的核心属性始终保持不变。这样，模型克服了常用深度估计方法在位姿变化过程中可能造成的属性损失问题，保证了重建结果的稳定性和可信度。
最终效果图进一步验证了这一点，重建的人脸不仅具有较高的几何精度，而且在不同视点下的细节和人脸属性表现出非常强的一致性。这表明所提出方法可以在三维人脸重建中有效地保持人脸的个性特征，并具有广泛的应用潜力。
