論文の概要: Neural Actor: Neural Free-view Synthesis of Human Actors with Pose Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02019v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 17:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 16:19:49.208573
• Title: Neural Actor: Neural Free-view Synthesis of Human Actors with Pose Control
• Title（参考訳）: ニューラルアクタ:ポーズ制御による人間のアクタのニューラルフリービュー合成
• Authors: Lingjie Liu, Marc Habermann, Viktor Rudnev, Kripasindhu Sarkar, Jiatao Gu, Christian Theobalt
• Abstract要約: 任意の視点と任意の制御可能なポーズの下での人間の高品質な合成法を提案する。 提案手法は,新しいポーズ合成法と同様に,再生時の最先端技術よりも優れた品質を実現し,トレーニングポーズと大きく異なる新しいポーズを一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.79820002330457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Neural Actor (NA), a new method for high-quality synthesis of humans from arbitrary viewpoints and under arbitrary controllable poses. Our method is built upon recent neural scene representation and rendering works which learn representations of geometry and appearance from only 2D images. While existing works demonstrated compelling rendering of static scenes and playback of dynamic scenes, photo-realistic reconstruction and rendering of humans with neural implicit methods, in particular under user-controlled novel poses, is still difficult. To address this problem, we utilize a coarse body model as the proxy to unwarp the surrounding 3D space into a canonical pose. A neural radiance field learns pose-dependent geometric deformations and pose- and view-dependent appearance effects in the canonical space from multi-view video input. To synthesize novel views of high fidelity dynamic geometry and appearance, we leverage 2D texture maps defined on the body model as latent variables for predicting residual deformations and the dynamic appearance. Experiments demonstrate that our method achieves better quality than the state-of-the-arts on playback as well as novel pose synthesis, and can even generalize well to new poses that starkly differ from the training poses. Furthermore, our method also supports body shape control of the synthesized results.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,任意の視点と任意の制御可能なポーズ下での人間の高品質な合成手法であるニューラル・アクター(NA)を提案する。 本手法は,2次元画像のみから幾何表現と外観を学習する,近年のニューラルシーン表現とレンダリング作業を基に構築した。 既存の研究では、静的なシーンの魅力的なレンダリングやダイナミックなシーンの再生が示されていますが、特にユーザがコントロールする新しいポーズの下では、人間の写実的な再構築とニューラルな暗黙的手法によるレンダリングは依然として困難です。 この問題に対処するために,周囲3d空間を正準的なポーズに解き放つためのプロキシとして,粗いボディモデルを用いる。 神経放射場は、多視点映像入力から、正準空間におけるポーズ依存幾何変形およびポーズおよびビュー依存外観効果を学習する。 高忠実度動的幾何と外観の新しい視点を合成するために,物体モデル上で定義された2次元テクスチャマップを潜在変数として活用し,残留変形と動的外観の予測を行う。 実験により,本手法は再生時の最先端技術や新しいポーズ合成よりも優れた品質を実現し,トレーニングポーズと大きく異なる新しいポーズを一般化できることが示された。 さらに,本手法は合成結果の形状制御もサポートする。

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