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3DV 2021: Sinergia entre 3DMM y 3D Landmarks para una Geometría Facial 3D Precisa

por choyingw · GitHub

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Categoría

Jupyter Notebook

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2d-3d 3d 3d-face-alignmentMITJupyter Notebook

En palabras simples

Extrae características faciales 3D precisas y geometría de imágenes utilizando un método simplificado.

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📄 Acerca de

3DV 2021: Sinergia entre 3DMM y 3D Landmarks para una Geometría Facial 3D Precisa

SynergyNet tiene 417 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 63 veces. SynergyNet está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2021. SynergyNet está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: 2d-3d, 3d, 3d-face-alignment, 3d-face-reconstruction.

❓ Frequently asked questions

¿Qué es SynergyNet?

3DV 2021: Sinergia entre 3DMM y 3D Landmarks para una Geometría Facial 3D Precisa

¿SynergyNet es de código abierto?

SynergyNet es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿SynergyNet es gratis?

Sí. SynergyNet es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está SynergyNet?

SynergyNet está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito SynergyNet?

SynergyNet está escrito principalmente en Jupyter Notebook.

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