論文の概要: Implicit Neural Deformation for Multi-View Face Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02494v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 07:02:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 10:06:27.672125
• Title: Implicit Neural Deformation for Multi-View Face Reconstruction
• Title（参考訳）: 多視点顔再構成のための入射神経変形
• Authors: Moran Li, Haibin Huang, Yi Zheng, Mengtian Li, Nong Sang, Chongyang Ma
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.88676778013593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present a new method for 3D face reconstruction from multi-view RGB images. Unlike previous methods which are built upon 3D morphable models (3DMMs) with limited details, our method leverages an implicit representation to encode rich geometric features. Our overall pipeline consists of two major components, including a geometry network, which learns a deformable neural signed distance function (SDF) as the 3D face representation, and a rendering network, which learns to render on-surface points of the neural SDF to match the input images via self-supervised optimization. To handle in-the-wild sparse-view input of the same target with different expressions at test time, we further propose residual latent code to effectively expand the shape space of the learned implicit face representation, as well as a novel view-switch loss to enforce consistency among different views. Our experimental results on several benchmark datasets demonstrate that our approach outperforms alternative baselines and achieves superior face reconstruction results compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多視点RGB画像からの3次元顔再構成手法を提案する。 3d morphable model (3dmms) 上に構築した従来の手法と異なり,この手法は,幾何学的特徴をエンコードするために暗黙表現を利用する。 我々の全体パイプラインは、変形可能なニューラルサイン距離関数(SDF)を3次元顔表現として学習する幾何学的ネットワークと、自己監督最適化により入力画像と一致するようにニューラルSDFの地上点をレンダリングするレンダリングネットワークの2つの主要コンポーネントで構成されている。 テスト時に異なる表現で同じターゲットのスパースビュー入力を処理するために、学習した暗黙の顔表現の形状空間を効果的に拡張する残留潜時符号と、異なるビュー間の一貫性を強制する新しいビュースウィッチ損失を提案する。 いくつかのベンチマークデータセットにおける実験結果から,本手法が代替ベースラインを上回っており,最先端手法と比較して優れた顔再構成結果が得られた。

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