3D【4】人脸重建:Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric

该论文主要是用CNN直接重建3D人脸，而不是预测3DMM模型的参数，网络结构是漏斗网络（
HG）。论文提出了三种方案，第一种是直接从图片重建，第二种是加入了人脸特征点，第三种是多任务（重建+人脸特征点预测）。效果最好的是第二种方法。

值得注意的是，该论文不是直接预测顶点的x、y、z坐标。而是将mesh转成voxel，变成一个192*192*200的矩阵。这样就比较适合CNN。我们先看看mesh和voxel的区别：下面的第一张图是mesh，可以看出就是一个曲面；第二张是voxel，可以看出人脸是由很多个立方体构成的。

作者给出了voxel转成obj的脚本，运行出来是这样的：

这是一个封闭的曲面。这就有个问题了，由CNN预测出来的3D人脸的顶点是不固定的，也就是我们还需要进行一步对齐，将一个固定顶点的模板对齐到CNN预测出来的3D人脸。
mesh转voxel可以用binvox这个工具。