論文の概要: IDE-3D: Interactive Disentangled Editing for High-Resolution 3D-aware Portrait Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15517v1
• Date: Tue, 31 May 2022 03:35:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 14:20:13.409827
• Title: IDE-3D: Interactive Disentangled Editing for High-Resolution 3D-aware Portrait Synthesis
• Title（参考訳）: IDE-3D:高分解能3D画像合成のための対話型遠方編集
• Authors: Jingxiang Sun, Xuan Wang, Yichun Shi, Lizhen Wang, Jue Wang, Yebin Liu
• Abstract要約: システムを構成する3つの主要なコンポーネントは,(1)図形に一貫性のある,不整合な顔画像とセマンティックマスクを生成する3次元セマンティック認識生成モデル,(2)意味的およびテクスチャエンコーダから潜伏符号を初期化し,さらに忠実な再構築のために最適化するハイブリッドGANインバージョンアプローチ,(3)カノニカルビューにおけるセマンティックマスクの効率的な操作を可能にするカノニカルエディタ,の3つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.517819699560945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing 3D-aware facial generation methods face a dilemma in quality versus editability: they either generate editable results in low resolution or high-quality ones with no editing flexibility. In this work, we propose a new approach that brings the best of both worlds together. Our system consists of three major components: (1) a 3D-semantics-aware generative model that produces view-consistent, disentangled face images and semantic masks; (2) a hybrid GAN inversion approach that initialize the latent codes from the semantic and texture encoder, and further optimized them for faithful reconstruction; and (3) a canonical editor that enables efficient manipulation of semantic masks in canonical view and product high-quality editing results. Our approach is competent for many applications, e.g. free-view face drawing, editing, and style control. Both quantitative and qualitative results show that our method reaches the state-of-the-art in terms of photorealism, faithfulness, and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 既存の3D対応の顔生成手法は品質と編集性にジレンマに直面し、低解像度で編集可能な結果を生成するか、編集の柔軟性のない高品質な結果を生成する。 本研究では,両世界の長所を一つにまとめる新たなアプローチを提案する。 システムを構成する3つの主要なコンポーネントは,(1)図形に一貫性のある,不整合な顔画像とセマンティックマスクを生成する3次元セマンティック認識生成モデル,(2)意味的およびテクスチャエンコーダから潜伏符号を初期化し,さらに忠実な再構成のために最適化するハイブリッドGANインバージョンアプローチ,(3)標準視におけるセマンティックマスクの効率的な操作を可能にするカノニカルエディタ,の3つである。 私たちのアプローチは、フリービューのフェイス描画、編集、スタイル制御など、多くのアプリケーションに適しています。 定量的・定性的な結果から,本手法はフォトリアリズム,忠実性,効率の面で最先端に到達した。

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