論文の概要: ANR: Articulated Neural Rendering for Virtual Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12890v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 18:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 20:46:08.630559
• Title: ANR: Articulated Neural Rendering for Virtual Avatars
• Title（参考訳）: ANR:仮想アバターのためのArticulated Neural Rendering
• Authors: Amit Raj, Julian Tanke, James Hays, Minh Vo, Carsten Stoll, Christoph Lassner
• Abstract要約: Deferred Neural Rendering (DNR)に基づく新しいフレームワークであるArticulated Neural Rendering (ANR)を提案する。 我々は,DNR だけでなく,アバター生成とアニメーションに特化した手法で,ANR の優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.787360376175123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The combination of traditional rendering with neural networks in Deferred Neural Rendering (DNR) provides a compelling balance between computational complexity and realism of the resulting images. Using skinned meshes for rendering articulating objects is a natural extension for the DNR framework and would open it up to a plethora of applications. However, in this case the neural shading step must account for deformations that are possibly not captured in the mesh, as well as alignment inaccuracies and dynamics -- which can confound the DNR pipeline. We present Articulated Neural Rendering (ANR), a novel framework based on DNR which explicitly addresses its limitations for virtual human avatars. We show the superiority of ANR not only with respect to DNR but also with methods specialized for avatar creation and animation. In two user studies, we observe a clear preference for our avatar model and we demonstrate state-of-the-art performance on quantitative evaluation metrics. Perceptually, we observe better temporal stability, level of detail and plausibility.
• Abstract（参考訳）: deferred neural rendering(dnr)における従来のレンダリングとニューラルネットワークの組み合わせは、計算の複雑さと結果の画像のリアリズムの間の説得力のあるバランスをもたらす。 オブジェクトの描画にスキン付きメッシュを使用することは、DNRフレームワークの自然な拡張であり、多数のアプリケーションに開放される。 しかしながら、このケースでは、ニューラルネットワークシェーディングステップは、メッシュ内でキャプチャされない可能性のある変形と、DNRパイプラインを混乱させる可能性のあるアライメントの不正確さとダイナミクスを考慮しなければならない。 我々はDNRに基づく新しいフレームワークであるArticulated Neural Rendering (ANR)について述べる。 我々は,DNR だけでなく,アバター生成とアニメーションに特化した手法で ANR の優位性を示す。 2つのユーザスタディにおいて,アバターモデルに対する明確な好みを観察し,定量的評価指標における最先端のパフォーマンスを示す。 知覚上は、より優れた時間安定性、詳細度、信頼性を観察する。

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