怎么给照片加眼镜（二）：3D眼镜模型合成法
上一篇：怎么给照片加眼镜（一）：UV空间融合法
一、背景
上节我们使用UV空间融合法给人脸图像戴上了各类眼镜。但是也指明了该方法存在明显的缺陷，即：人脸yaw角度稍大时眼镜像是涂在皮肤上一样，缺乏立体感。现实中眼镜在侧脸时会伸出去一部分。
本节我们着重介绍第二种眼镜合成的方法：3D模型生成法。
二、3D模型生成法
该方法有几类实现方式，我们主要参考[1]中实现方法。
其示意图如下：
如上，
首先需要对2维人脸进行3维重建，比如基于3DMM fitting[2,3,4]，我们采用PRnet[5,6]的方法完成三维重建。
然后我们从free3D等网站上下载免费的3D眼镜模型。该类模型通常为.obj或者3dmax等形式，我们选择含.obj文件格式的眼镜模型，obj文件格式可自行查阅资料解析。
接下来我们需要估计每一个3D眼镜模型相对3D重建人脸的位置关系。该估计的方法是在3D眼睛模型和3D人脸上选取一些anchor点，然后计算一个三维映射关系，包括：缩放、旋转、平移，该估计过程可描述为：
其中Pr为正交投影矩阵，pg为3D眼镜上的anchor点，pf为3D重构人脸的anchor点，R为3x3旋转矩阵，旋转角度由pitch、yaw、roll决定，t3d为平移向量。
笔者理解的话Pr应该是不需要的，因为这是两个三维点集的映射，不存在投影变换的问题，可以简化为三维相似变换。可参见我的另一篇博文3D点集之间计算转移矩阵，旋转R，转移T，新增缩放s (总结全面) 中的求解方式。
该问题总共包含1（缩放）+3（旋转）+3(平移)共7个自由度，每个点对的x,y,z坐标可构成3个方程，故最少需要3对点进行求解。我们选取3d眼镜上的4个anchor点，即左右耳朵，鼻梁处上下两点。
然后将合成后的3D眼镜人脸模型render到2维平面。
最后将render后的戴眼镜人脸与原图背景混合，得到最终的效果。
细心的读者也许注意到了上图中我们将戴眼镜的3D人脸在yaw方向上做了一定角度的旋转，再render出不同视角的戴眼镜人脸。
对于正脸人脸，UV空间合成法和3D眼镜模型合成法差别不大。左图为UV空间合成法，右图为3D眼镜合成法。
对于侧脸人脸，3D眼镜模型合成图像更立体感，更真实。
我们选取了7副眼镜，合成效果如下：
UV空间合成法效果
3D模型合成法效果（眼镜颜色数据增强）
三、总结
3D模型生成法效果基本可以接近真实图片效果，但是仍然存在以下待改进方向:
(1) 眼镜玻璃片的效果，反光效果，材质相关等方面的渲染暂未实现，因此显得不够逼真，尤其眼镜反光在现实中非常常见。
（2）本文中所使用的render效果还欠佳，尤其是侧脸时，内侧眼镜框看着比外侧眼镜框还大，比例上有点不协调。
(3) 该方法眼镜多样性受限于3D眼镜模型素材，虽然采用颜色数据增强的方式生成了均匀各色眼镜，但是与真实眼镜色彩还是存在较大差距。
参考文献：
[1] Guo J , Zhu X , Lei Z , et al. Face Synthesis for Eyeglass-Robust Face Recognition[J]. 2018.
[2] Zhu X, Lei Z, Yan J, Yi D, Li SZ: High-fidelity pose and expression normalization for face recognition in the wild. CVPR (2016)
[3] Guo J, Zhu X, Lei Z: 3DDFA. https://github.com/cleardusk/3DDFA (2018)
[4] Guo J, Zhu X, Yang Y, Yang F, Lei Z, Li SZ: Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment. ECCV (2020)
[5]https://github.com/YadiraF/PRNet
[6] Feng Y , Wu F , Shao X , et al. Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network[J]. arXiv, 2018.
[7]https://github.com/YadiraF/face3d
声明：本文中图片素材来源于公开人脸数据集celebA 和 ms1m，若有侵权，请告知删除。
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