摘要
我们提出了一种简单的方法，可以同时重建三维面部结构并提供密集对齐。为了实现这一目标，我们设计了一种称为UV位置图（UV position map）的二维表示方法，该方法在UV空间中记录了完整面部的三维形状，然后训练一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network），从单张二维图像回归出该UV位置图。在训练过程中，我们还将在损失函数中集成权重掩码（weight mask），以提高网络性能。我们的方法不依赖任何预先存在的面部模型，能够重建完整的面部几何结构及其语义信息。与此同时，我们的网络非常轻量级，处理一张图像仅需9.8毫秒，这比之前的工作快得多。在多个具有挑战性的数据集上的实验表明，我们的方法在重建和对齐任务上均大幅超越其他最先进方法。