شبكة تمثيل هرمية لإعادة بناء الوجه بدقة وتفصيل من صور من البيئة الطبيعية

محدودة بطبيعة القدرة التمثيلية المنخفضة الأبعاد لنموذج التمثيل ثلاثي الأبعاد (3DMM)، تفشل معظم الطرق القائمة على 3DMM في استعادة التفاصيل عالية التردد للوجه، مثل التجاعيد والمقاسات الصغيرة، إلخ. حاول بعض الباحثين حل هذه المشكلة من خلال إدخال خرائط التفاصيل أو عمليات غير خطية، ولكن النتائج لا تزال غير واقعية. ولذلك، نقدم في هذه الورقة شبكة تمثيل هرمية جديدة (HRN) لتحقيق استعادة وجه دقيقة وتفصيلية من صورة واحدة. بشكل خاص، نُطبّق فصل الهندسة ونُدخل تمثيلًا هرميًا لتمكين نمذجة الوجه التفصيلية. وفي الوقت نفسه، نُدمج معلومات أولية ثلاثية الأبعاد للتفاصيل الوجهية لتعزيز دقة وواقعية نتائج الاستعادة. كما نقترح وحدة إزالة التحسين (de-retouching) لتحقيق فصل أفضل بين البنية والشكل البصري. من المهم الإشارة إلى أن إطارنا يمكن توسيعه ليعمل في نمط متعدد المناظر من خلال مراعاة التماسك التفاصيلي بين المناظر المختلفة. أظهرت التجارب الواسعة على مجموعتين من معايير الاستعادة الوجهية أحادية المنظر واثنتين من معايير متعددة المناظر أن طريقة لدينا تتفوق على الطرق الحالية من حيث دقة الاستعادة والتأثيرات البصرية. وأخيرًا، نقدم مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد عالية الجودة للوجه تُدعى FaceHD-100 لتعزيز أبحاث الاستعادة الوجهية عالية الوضوح. يمكن زيارة الصفحة الرئيسية للمشروع عبر الرابط: https://younglbw.github.io/HRN-homepage/.