Pixel3DMM 提出了一种 FLAME 拟合优化方法，该方法可以根据 UV 坐标和法线估计值求解 3DMM 参数。这种方法能够重建姿势和中性的面部几何形状。该模型已在新的单图像人脸重建基准上进行评估，该基准具有高度多样化的面部表情、视角和种族特征。结果表明，Pixel3DMM 在姿势面部表情的几何精度方面比最具竞争力的基准模型高出 15% 以上。
Pixel3DMM 在计算机视觉、图形和人脸分析领域有着广泛的应用。它能够从单张图像重建 3D 人脸，使其成为人脸识别、面部表情分析和人脸合成的宝贵工具。该模型的准确性和稳健性也使其适用于娱乐、医疗保健和安全等各个行业。此外，Pixel3DMM 的表面法线估计和 UV 坐标预测功能还可用于其他任务，例如 3D 重建和跟踪。
