参数化人脸模型与三维人脸重建的研究领域已得到广泛探索。然而，一个关键问题仍未解决：如何针对特定的重建场景对人脸模型进行定制化适配。我们认为，基于多视角未标定图像的重建任务需要具备更强表达能力的新模型。本研究将关注点从依赖数据的三维可变形模型（3DMM）转向一种较少被关注的人工设计的蒙皮模型。为此，我们提出自适应蒙皮模型（Adaptive Skinning Model, ASM），该模型通过更紧凑且完全可调的参数体系重新定义了传统蒙皮结构。大量实验表明，ASM在模型容量方面显著优于传统3DMM，同时具备模型体积小、易于适配新拓扑结构等优势。在佛罗伦萨MICC Coop多视角重建基准测试中，ASM实现了当前最优的重建性能。定量分析进一步验证了高容量模型对于充分挖掘多视角输入中丰富信息的重要性。此外，本模型引入了具有物理与语义意义的参数，可直接应用于真实场景，如游戏内角色的自动化生成。综上所述，本研究开辟了参数化人脸模型的新研究方向，为未来多视角三维人脸重建技术的发展提供了有力支持。