توفر نماذج التشكيل ثلاثية الأبعاد (3DMMs) إعادة بناء واعدة للوجه في ثلاثة أبعاد في مجموعة متنوعة من التطبيقات. ومع ذلك، تواجه الطرق الحالية صعوبات في إعادة بناء الوجوه ذات التعبيرات المتطرفة بسبب نقص الإشارات الإشرافية، مثل المعالم النادرة أو غير الدقيقة. تحتوي معلومات التقسيم على سياقات هندسية فعالة لإعادة بناء الوجه. تعتمد بعض المحاولات بشكل حدسي على المُصَوِّرات القابلة للتفرقة لمقارنة المظاهر المُصَوَّرة لإعادة البناء مع التقسيم، وهو ما يعرضها للمشاكل مثل الحدود المحلية وعدم استقرار التدرج. في هذا البحث، نستغل بشكل كامل هندسة تقسيم أجزاء الوجه من خلال تقديم خسارة المسافة بإعادة الإسقاط للأجزاء (PRDL). بصفة خاصة، تقوم PRDL بتحويل تقسيم أجزاء الوجه إلى نقاط ثنائية الأبعاد وإعادة إسقاط إعادة البناء على مستوى الصورة. بعد ذلك، من خلال تقديم نقاط المرجع الشبكي وحساب المسافات الإحصائية المختلفة من هذه النقاط إلى مجموعات النقاط، تحدد PRDL واصفات هندسية لتحسين توزيع مجموعات النقاط لإعادة بناء الوجه. تظهر PRDL تدرجًا واضحًا مقارنة بالطرق المستندة إلى المصوِّرات وتقدم أداءً متميزًا لإعادة البناء في العديد من التجارب الكمية والنوعية الواسعة النطاق. يمكن الوصول إلى مشروعنا عبر الرابط: https://github.com/wang-zidu/3DDFA-V3 .