Início Projetos emoca
emoca
Python

emoca

Repositório oficial acompanhando um artigo do CVPR 2022 EMOCA: Captura e Animação Facial Monocular Driven by Emotion. EMOCA leva uma única imagem de um rosto como entrada e produz uma reconstrução 3D. EMOCA estabelece o novo padrão para reconstruir imagens altamente emocionais

por radekd91 · GitHub
Estrelas
Forks
Criado
Último commit
Linguagem
3d-face-alignment3d-face-reconstruction3d-graphicsPython
Ver no GitHub
Em palavras simples

Transforme uma única foto de um rosto em um modelo 3D detalhado que captura expressões emocionais.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
emoca — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
850849
2026-07-202026-08-31
📈 Acompanhe emoca

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Repositório oficial acompanhando um artigo do CVPR 2022 EMOCA: Captura e Animação Facial Monocular Driven by Emotion. EMOCA leva uma única imagem de um rosto como entrada e produz uma reconstrução 3D. EMOCA estabelece o novo padrão para reconstruir imagens altamente emocionais

emoca tem 849 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 104 vezes. emoca é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2022. Os seus principais temas são: 3d-face-alignment, 3d-face-reconstruction, 3d-graphics, 3d-reconstruction.

Frequently asked questions

O que é emoca?

Repositório oficial acompanhando um artigo do CVPR 2022 EMOCA: Captura e Animação Facial Monocular Driven by Emotion. EMOCA leva uma única imagem de um rosto como entrada e produz uma reconstrução 3D. EMOCA estabelece o novo padrão para reconstruir imagens altamente emocionais

emoca é de código aberto?

emoca é um projeto de código aberto.

emoca é gratuito?

Sim. emoca é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Em que linguagem emoca está escrito?

emoca é escrito principalmente em Python.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — emoca

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=radekd91-emoca)](https://olud.ai/project/radekd91-emoca.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →
SynergyNet
3DV 2021: Sinergia entre 3DMM e Marcos 3D para Geometria Facial 3D Precisa
417 · 2d-3d
partilha3d-face-reconstruction3d-face-alignment
TF_FLAME
Framework Tensorflow para o modelo de cabeça 3D FLAME. O código demonstra como amostrar cabeças…
481 · 3d
partilha3d-face-alignment3d-graphics
nerfstudio
Um estúdio amigável para colaboração em NeRFs
11.8k · 3d
partilha3d-graphics3d-reconstruction
DAD-3DHeads
Repositório oficial para DAD-3DHeads: Um Conjunto de Dados Grande, Denso, Preciso e Diversifica…
507 · 3d-computer-vision
partilha3d-face-reconstruction3d-face-alignment
photometric_optimization
Código de otimização fotométrica para criar o espaço de textura FLAME e outras aplicações
592 · 3d-face-reconstruction
partilha3d-face-reconstruction3d-graphics
ICCV-2023-25-Papers
Artigos do ICCV 2023-2025: Descubra pesquisas de ponta do ICCV 2023-25, a principal conferência…
968 · 3d-graphics
partilha3d-graphics3d-reconstruction
curated-list-of-awesome-3D-Morphable-Model-software-and-data
A ideia desta lista é coletar dados e algoritmos compartilhados em torno de Modelos Morfáveis 3…
976 · 3d
partilha3d-graphics3d-reconstruction
BundleTrack
[IROS 2021] BundleTrack: Rastreamento de Pose 6D para Objetos Novos sem Modelos 3D de Instância…
685 · 3d
partilha3d-graphics3d-reconstruction
flame-fitting
Código de exemplo para o modelo de cabeça 3D FLAME. O código demonstra como amostrar cabeças 3D…
821 · 3d-face-alignment
partilha3d-face-alignment3d-reconstruction
reflect3r
[3DV 2026] Reflect3r: Single-View 3D Stereo Reconstruction Aided by Mirror Reflections
119 · 3d
partilha3d-graphics3d-reconstruction

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.