PRN的组成，以及模块

PRN（3D Face Reconstruction from a Single Image）是一种用于从单张图像中重建3D人脸模型的神经网络模型。PRN主要由以下几个组成部分构成：

1. 2D人脸关键点检测网络：用于检测输入图像中的人脸关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴等），以便后续处理。

2. 3D形状回归网络：用于从2D关键点信息中推断3D人脸模型的形状。该网络采用卷积神经网络（CNN）架构，以提取2D关键点特征，并生成3D形状信息。

3. 3D纹理回归网络：用于从2D图像中推断3D人脸模型的纹理信息，包括皮肤颜色、皮肤细节等。该网络采用CNN架构，以提取2D图像特征，并生成3D纹理信息。

PRN的主要模块包括2D人脸关键点检测模块、3D形状回归模块和3D纹理回归模块。其中2D人脸关键点检测模块可以使用现有的人脸关键点检测器，也可以使用PRN自带的检测器。3D形状回归模块和3D纹理回归模块是PRN的核心模块，它们用于从2D图像中生成3D人脸模型。