論文の概要: Weakly-Supervised Multi-Face 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02000v1
• Date: Wed, 6 Jan 2021 13:15:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 00:07:54.761673
• Title: Weakly-Supervised Multi-Face 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: 多面的3次元再構成
• Authors: Jialiang Zhang, Lixiang Lin, Jianke Zhu, Steven C.H. Hoi
• Abstract要約: 多面的3D再構築のための効果的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。 各画像の再構成された顔に対して、同じグローバルカメラモデルを採用し、3dシーンにおける相対的な頭部位置と向きを復元することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.864415499303405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 3D face reconstruction plays a very important role in many real-world multimedia applications, including digital entertainment, social media, affection analysis, and person identification. The de-facto pipeline for estimating the parametric face model from an image requires to firstly detect the facial regions with landmarks, and then crop each face to feed the deep learning-based regressor. Comparing to the conventional methods performing forward inference for each detected instance independently, we suggest an effective end-to-end framework for multi-face 3D reconstruction, which is able to predict the model parameters of multiple instances simultaneously using single network inference. Our proposed approach not only greatly reduces the computational redundancy in feature extraction but also makes the deployment procedure much easier using the single network model. More importantly, we employ the same global camera model for the reconstructed faces in each image, which makes it possible to recover the relative head positions and orientations in the 3D scene. We have conducted extensive experiments to evaluate our proposed approach on the sparse and dense face alignment tasks. The experimental results indicate that our proposed approach is very promising on face alignment tasks without fully-supervision and pre-processing like detection and crop. Our implementation is publicly available at \url{https://github.com/kalyo-zjl/WM3DR}.
• Abstract（参考訳）: 3d顔再構成は、デジタルエンターテイメント、ソーシャルメディア、感情分析、人物識別など、多くの現実世界のマルチメディアアプリケーションにおいて非常に重要な役割を果たす。 画像からパラメトリック顔モデルを推定するためのデファクトパイプラインは、まずランドマークのある顔領域を検出し、各顔を収穫してディープラーニングベースの回帰器を養う必要がある。 検出された各インスタンスの前方推定を独立に行う従来の手法と比較して,複数インスタンスのモデルパラメータを1つのネットワーク推論で同時に予測できる,多面3D再構成のための効果的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。 提案手法は特徴抽出における計算冗長性を著しく低減するだけでなく,単一ネットワークモデルによる展開手順をより容易にする。 さらに、各画像の再構成顔に対して、同じグローバルカメラモデルを用いて、3Dシーンにおける相対的な頭部位置と向きを復元することができる。 我々は,スパース面と高密度面アライメントタスクに対する提案手法を評価するために,広範囲な実験を行った。 実験結果から,提案手法は顔アライメントタスクにおいて,検出や収穫などの事前処理を必要とせず,非常に有望であることが示唆された。 実装は \url{https://github.com/kalyo-zjl/wm3dr} で公開しています。

関連論文リスト

• Learning Topology Uniformed Face Mesh by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction [40.45683488053611]
  一貫性のあるトポロジにおける顔メッシュは、多くの顔関連アプリケーションの基盤となる。 トポロジを保存しながらメッシュ形状を直接最適化するメッシュボリュームレンダリング手法を提案する。 主要なイノベーションは、ボリュームレンダリングに必要な放射界をシミュレートするために、スパースメッシュ機能を周辺空間に広めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T15:25:50Z)
• Implicit Shape and Appearance Priors for Few-Shot Full Head Reconstruction [17.254539604491303]
  本稿では,数発のフル3次元頭部再構成の問題点に対処する。 我々は、座標に基づく表現に先立って確率的形状と外観を組み込むことにより、これを達成した。 我々はH3DSデータセットを拡張し、60個の高解像度3Dフルヘッドスキャンと対応する画像とマスクを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:35:30Z)
• Generalizable One-shot Neural Head Avatar [90.50492165284724]
  本研究では,1枚の画像から3次元頭部アバターを再構成し,アニメイトする手法を提案する。 本研究では,一視点画像に基づく識別不能な人物を一般化するだけでなく,顔領域内外における特徴的詳細を捉えるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T22:33:09Z)
• A Hierarchical Representation Network for Accurate and Detailed Face Reconstruction from In-The-Wild Images [15.40230841242637]
  本稿では,1つの画像から正確な顔再構成を実現するために,新しい階層型表現ネットワーク(HRN)を提案する。 我々のフレームワークは、異なるビューの詳細な一貫性を考慮し、マルチビューに拡張することができる。 本手法は,再現精度と視覚効果の両方において既存手法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T09:24:36Z)
• Shape, Pose, and Appearance from a Single Image via Bootstrapped Radiance Field Inversion [54.151979979158085]
  提案手法では,自然画像に対する基本的エンドツーエンド再構築フレームワークを導入し,正確な地平のポーズが得られない。 そこで,モデルが解の第一の推算を生成するハイブリッド・インバージョン・スキームを適用する。 当社のフレームワークでは,イメージを10ステップでデレンダリングすることが可能で,現実的なシナリオで使用することが可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T17:42:42Z)
• Facial Geometric Detail Recovery via Implicit Representation [147.07961322377685]
  そこで本研究では,一眼の顔画像のみを用いて,テクスチャガイドを用いた幾何的細部復元手法を提案する。 提案手法は,高品質なテクスチャ補完と暗黙の面の強力な表現性を組み合わせたものである。 本手法は, 顔の正確な細部を復元するだけでなく, 正常部, アルベド部, シェーディング部を自己監督的に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T01:42:59Z)
• Implicit Neural Deformation for Multi-View Face Reconstruction [43.88676778013593]
  マルチビューRGB画像から新しい3次元顔再構成法を提案する。 従来の3次元形態素モデルに基づく手法とは異なり,本手法は暗黙の表現を利用してリッチな幾何学的特徴を符号化する。 いくつかのベンチマークデータセットに対する実験結果から,提案手法は代替ベースラインよりも優れ,最先端の手法に比べて優れた顔再構成結果が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T07:02:53Z)
• H3D-Net: Few-Shot High-Fidelity 3D Head Reconstruction [27.66008315400462]
  表面形状を暗黙的に表現する最近の学習手法は、多視点3次元再構成の問題において顕著な結果を示している。 我々はこれらの制限を,数発のフル3次元頭部再構成の特定の問題に対処する。 暗黙の表現を用いて,数千個の不完全な生スキャンから3次元頭部形状モデルを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T23:04:18Z)
• Inverting Generative Adversarial Renderer for Face Reconstruction [58.45125455811038]
  本稿では,GAR(Generative Adversa Renderer)について紹介する。 GARは、グラフィックルールに頼るのではなく、複雑な現実世界のイメージをモデル化することを学ぶ。 本手法は,複数顔再構成における最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T04:16:06Z)
• PaMIR: Parametric Model-Conditioned Implicit Representation for Image-based Human Reconstruction [67.08350202974434]
  本研究では,パラメトリックボディモデルと自由形深部暗黙関数を組み合わせたパラメトリックモデル記述型暗黙表現(PaMIR)を提案する。 本手法は, 挑戦的なポーズや衣料品のタイプにおいて, 画像に基づく3次元再構築のための最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T02:26:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。