論文の概要: Fast and Robust Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07132v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 07:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 04:02:56.762604
• Title: Fast and Robust Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation
• Title（参考訳）: ゲームキャラクタ自動生成のための高速かつロバストな顔-パラメータ変換
• Authors: Tianyang Shi (1), Zhengxia Zou (2), Yi Yuan (1), Changjie Fan (1) ((1) NetEase Fuxi AI Lab, (2) University of Michigan)
• Abstract要約: 本稿では,プレイヤーの入力顔写真に基づいてゲーム内キャラクタを生成するゲームキャラクタ自動生成フレームワークを提案する。 提案手法は従来手法よりもロバスト性が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of Role-Playing Games (RPGs), players are now allowed to edit the facial appearance of their in-game characters with their preferences rather than using default templates. This paper proposes a game character auto-creation framework that generates in-game characters according to a player's input face photo. Different from the previous methods that are designed based on neural style transfer or monocular 3D face reconstruction, we re-formulate the character auto-creation process in a different point of view: by predicting a large set of physically meaningful facial parameters under a self-supervised learning paradigm. Instead of updating facial parameters iteratively at the input end of the renderer as suggested by previous methods, which are time-consuming, we introduce a facial parameter translator so that the creation can be done efficiently through a single forward propagation from the face embeddings to parameters, with a considerable 1000x computational speedup. Despite its high efficiency, the interactivity is preserved in our method where users are allowed to optionally fine-tune the facial parameters on our creation according to their needs. Our approach also shows better robustness than previous methods, especially for those photos with head-pose variance. Comparison results and ablation analysis on seven public face verification datasets suggest the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ロールプレイングゲーム(rpg)の急速な発展に伴い、プレイヤーはデフォルトのテンプレートではなく、ゲーム内のキャラクターの顔の外観を好みで編集できるようになった。 本稿では,プレイヤーの入力顔写真に基づいてゲーム内キャラクタを生成するゲームキャラクタ自動生成フレームワークを提案する。 従来のニューラルスタイルトランスファーや単眼的3d顔再構成法と異なり, 自己教師付き学習パラダイムの下で, 物理的に有意味な顔パラメータの大規模な集合を予測することにより, 文字の自動生成過程を異なる視点で再計算する。 従来提案されていたレンダラーの入力端において, 顔パラメータを反復的に更新する代わりに, 顔埋め込みからパラメータへの単一の前方伝播により, 顔パラメータトランスレータを効率よく作成できるようにし, 計算速度を1000倍に向上させる。 高い効率にもかかわらず、対話性は当社の方法で保持されており、ユーザーは必要に応じて顔のパラメータを微調整することができる。 提案手法は従来手法よりも頑健性が向上し,特に頭部変位のある写真では頑健性が向上した。 7つの顔認証データセットの比較結果とアブレーション分析により,本手法の有効性が示唆された。

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