論文の概要: StyleUV: Diverse and High-fidelity UV Map Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12893v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 17:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 03:40:51.214999
• Title: StyleUV: Diverse and High-fidelity UV Map Generative Model
• Title（参考訳）: StyleUV: 多様性と高忠実度UVマップ生成モデル
• Authors: Myunggi Lee, Wonwoong Cho, Moonheum Kim, David Inouye, Nojun Kwak
• Abstract要約: 本稿では,高品質なUVマップを訓練に必要とせず,多種多様なリアルなUVマップを生成することを学習する新しいUVマップ生成モデルを提案する。 定量的および定性的な評価は,提案したテクスチャモデルが既存手法よりも多様性が高く,忠実度の高いテクスチャを生成することを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.982824840625216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing 3D human faces in the wild with the 3D Morphable Model (3DMM) has become popular in recent years. While most prior work focuses on estimating more robust and accurate geometry, relatively little attention has been paid to improving the quality of the texture model. Meanwhile, with the advent of Generative Adversarial Networks (GANs), there has been great progress in reconstructing realistic 2D images. Recent work demonstrates that GANs trained with abundant high-quality UV maps can produce high-fidelity textures superior to those produced by existing methods. However, acquiring such high-quality UV maps is difficult because they are expensive to acquire, requiring laborious processes to refine. In this work, we present a novel UV map generative model that learns to generate diverse and realistic synthetic UV maps without requiring high-quality UV maps for training. Our proposed framework can be trained solely with in-the-wild images (i.e., UV maps are not required) by leveraging a combination of GANs and a differentiable renderer. Both quantitative and qualitative evaluations demonstrate that our proposed texture model produces more diverse and higher fidelity textures compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,3次元形態モデル(3DMM)による野生の3次元顔の再構築が盛んである。 多くの先行研究は、より堅牢で正確な幾何学を推定することに焦点を当てているが、テクスチャモデルの品質向上には比較的注意が払われている。 一方,GAN (Generative Adversarial Networks) の出現により,現実的な2次元画像の再構築に大きな進展が見られた。 近年の研究では、豊富な高品質なUVマップで訓練されたGANが、既存の方法よりも優れた高忠実なテクスチャを生成できることが示されている。 しかし、このような高品質な紫外線マップの取得は、高額であり、精巧なプロセスを必要とするため困難である。 本研究では,高品質なUVマップを訓練に必要とせず,多様なリアルなUVマップを生成することを学習する新しいUVマップ生成モデルを提案する。 提案するフレームワークは,ganと微分可能なレンダラの組み合わせを活用することで,wildイメージ(uvマップは不要)のみでトレーニングすることができる。 定量的および定性的な評価は,提案したテクスチャモデルが既存手法よりも多様性が高く,忠実度の高いテクスチャを生成することを示す。

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