論文の概要: Neural Hair Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13297v2
• Date: Tue, 21 Jul 2020 19:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 23:18:28.319848
• Title: Neural Hair Rendering
• Title（参考訳）: ニューラルヘアレンダリング
• Authors: Menglei Chai, Jian Ren, Sergey Tulyakov
• Abstract要約: 仮想3Dヘアモデルから写真リアルな画像を合成できる汎用的なニューラルベースヘアレンダリングパイプラインを提案する。 提案手法の主な構成要素は,両領域の外観不変構造情報を符号化する潜在空間の共有である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.25606756188364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a generic neural-based hair rendering pipeline that can synthesize photo-realistic images from virtual 3D hair models. Unlike existing supervised translation methods that require model-level similarity to preserve consistent structure representation for both real images and fake renderings, our method adopts an unsupervised solution to work on arbitrary hair models. The key component of our method is a shared latent space to encode appearance-invariant structure information of both domains, which generates realistic renderings conditioned by extra appearance inputs. This is achieved by domain-specific pre-disentangled structure representation, partially shared domain encoder layers and a structure discriminator. We also propose a simple yet effective temporal conditioning method to enforce consistency for video sequence generation. We demonstrate the superiority of our method by testing it on a large number of portraits and comparing it with alternative baselines and state-of-the-art unsupervised image translation methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,仮想3Dヘアモデルから写真リアルな画像を合成できる汎用的なニューラルベースヘアレンダリングパイプラインを提案する。 実画像と偽画像の両方の一貫した構造表現を維持するためにモデルレベルの類似性を必要とする既存の教師付き翻訳法とは異なり、任意の毛髪モデルを扱うために教師なしのソリューションを採用する。 提案手法の鍵となる構成要素は、両領域の外観不変構造情報を符号化する共有潜在空間であり、余分な外観入力によって条件付けられたリアルなレンダリングを生成する。 これは、ドメイン特化前乱れ構造表現、部分共用領域エンコーダ層、構造判別器によって達成される。 また,ビデオシーケンス生成の一貫性を強制する簡易かつ効果的な時間条件付け手法を提案する。 本手法は,多数のポートレートでテストし,代替ベースラインや最先端の教師なし画像翻訳手法と比較することにより,その優位性を実証する。

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