摘要
我们提出一个大规模的人脸UV纹理数据集，包含超过50,000张高质量的纹理UV图，其具备均匀光照、中性表情以及经过清理的面部区域等特性，这些特征对于在不同光照条件下渲染逼真的三维人脸模型至关重要。该数据集基于大规模人脸图像数据集FFHQ，借助我们提出的全自动且鲁棒的UV纹理生成流水线构建而成。该流水线利用基于StyleGAN的人脸图像编辑技术，仅需单张输入图像即可生成多视角归一化的人脸图像。随后，通过精心设计的UV纹理提取、校正与补全流程，从归一化的人脸图像中生成高质量的UV图。相较于现有的UV纹理数据集，我们的数据集在纹理图的多样性与质量方面均有显著提升。此外，我们进一步训练了一个基于GAN的纹理解码器，作为参数化拟合型三维人脸重建的非线性纹理基底。实验结果表明，我们的方法在重建精度上优于当前最先进的技术，并且更重要的是，能够生成可直接用于逼真渲染的高质量纹理图。该数据集、代码及预训练纹理解码器已公开发布于：https://github.com/csbhr/FFHQ-UV。