論文の概要: VariTex: Variational Neural Face Textures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05988v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 07:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:49:16.715665
• Title: VariTex: Variational Neural Face Textures
• Title（参考訳）: VariTex: 変異型ニューラルフェイステクスチャ
• Authors: Marcel C. B\"uhler (1), Abhimitra Meka (2), Gengyan Li (1 and 2), Thabo Beeler (2), Otmar Hilliges (1) ((1) ETH Zurich, (2) Google)
• Abstract要約: VariTexは、ニューラルフェイステクスチャの変動潜在特徴空間を学習する手法である。 頭部の完全な画像を生成するために,毛髪などの正確な詳細情報を生成する付加デコーダを提案する。 その結果、顔のポーズ、顔の形状、表情の微粒度を制御できる新しいアイデンティティの幾何学的に一貫性のある画像を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep generative models have recently demonstrated the ability to synthesize photorealistic images of human faces with novel identities. A key challenge to the wide applicability of such techniques is to provide independent control over semantically meaningful parameters: appearance, head pose, face shape, and facial expressions. In this paper, we propose VariTex - to the best of our knowledge the first method that learns a variational latent feature space of neural face textures, which allows sampling of novel identities. We combine this generative model with a parametric face model and gain explicit control over head pose and facial expressions. To generate images of complete human heads, we propose an additive decoder that generates plausible additional details such as hair. A novel training scheme enforces a pose independent latent space and in consequence, allows learning of a one-to-many mapping between latent codes and pose-conditioned exterior regions. The resulting method can generate geometrically consistent images of novel identities allowing fine-grained control over head pose, face shape, and facial expressions, facilitating a broad range of downstream tasks, like sampling novel identities, re-posing, expression transfer, and more.
• Abstract（参考訳）: 深部生成モデルは最近、人間の顔のフォトリアリスティック画像を新しいアイデンティティで合成できることを実証した。 このような技術の幅広い適用性に対する鍵となる課題は、外観、頭部のポーズ、顔の形状、表情といった意味的に意味のあるパラメータを独立に制御することである。 本稿では,ニューラルフェイステクスチャの変動的潜在性空間を学習する最初の手法であるvaritexを提案する。 この生成モデルとパラメトリックな顔モデルを組み合わせて,顔のポーズや表情を明示的に制御する。 頭部の完全な画像を生成するために,毛髪などの正確な詳細情報を生成する付加デコーダを提案する。 新しい訓練はポーズ独立な潜在空間を強制し、その結果、潜在コードとポーズ条件外領域の間の1対1のマッピングを学ぶことができる。 その結果、顔のポーズ、顔の形状、表情の微妙な制御が可能となり、新しいアイデンティティのサンプリング、再配置、表情の転送など、下流の幅広いタスクが容易になる新規なアイデンティティの幾何学的一貫した画像を生成することができる。

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