論文の概要: Dance In the Wild: Monocular Human Animation with Neural Dynamic Appearance Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05916v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 20:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-13 04:48:11.084504
• Title: Dance In the Wild: Monocular Human Animation with Neural Dynamic Appearance Synthesis
• Title（参考訳）: 野生でのダンス:ニューラルダイナミックな外観合成による単眼人間アニメーション
• Authors: Tuanfeng Y. Wang and Duygu Ceylan and Krishna Kumar Singh and Niloy J. Mitra
• Abstract要約: そこで本研究では,課題に対処し,高品質な映像合成手法を提案する。 動的外見変化を捉えるために発電機重量を変調するために用いられる新しい動きシグネチャを導入する。 提案手法を課題ビデオの集合上で評価し,その手法が質的かつ定量的に最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.550999933048075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthesizing dynamic appearances of humans in motion plays a central role in applications such as AR/VR and video editing. While many recent methods have been proposed to tackle this problem, handling loose garments with complex textures and high dynamic motion still remains challenging. In this paper, we propose a video based appearance synthesis method that tackles such challenges and demonstrates high quality results for in-the-wild videos that have not been shown before. Specifically, we adopt a StyleGAN based architecture to the task of person specific video based motion retargeting. We introduce a novel motion signature that is used to modulate the generator weights to capture dynamic appearance changes as well as regularizing the single frame based pose estimates to improve temporal coherency. We evaluate our method on a set of challenging videos and show that our approach achieves state-of-the art performance both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 動作中の人間の動的外観の合成は、ar/vrやビデオ編集といったアプリケーションにおいて中心的な役割を果たす。 この問題に対処する多くの手法が提案されているが、複雑なテクスチャと高ダイナミックな動きによるゆるい衣服の扱いは依然として困難である。 本稿では、このような課題に対処し、これまで見せられていない映像の高品質な結果を示すビデオベース外観合成手法を提案する。 具体的には、個人固有の動画ベースのモーションリターゲティングのタスクに、StyleGANベースのアーキテクチャを採用する。 本研究では,時間的コヒーレンシを改善するために,動的外観変化を捉えるためにジェネレータの重みを変調する新しい動きシグネチャを導入し,単一のフレームに基づくポーズ推定を正規化する。 提案手法を課題ビデオの集合上で評価し,その手法が質的かつ定量的に最先端のパフォーマンスを達成することを示す。

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