論文の概要: Neural Parameterization for Dynamic Human Head Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00210v1
• Date: Fri, 1 Jul 2022 05:25:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 14:13:54.498278
• Title: Neural Parameterization for Dynamic Human Head Editing
• Title（参考訳）: 動的頭部編集のための神経パラメータ化
• Authors: Li Ma, Xiaoyu Li, Jing Liao, Xuan Wang, Qi Zhang, Jue Wang, Pedro Sander
• Abstract要約: 暗黙的手法と明示的手法の両方の利点を提供するハイブリッド表現であるニューラル化(NeP)を提案する。 NePは、シーンの幾何学と外観のきめ細かい編集を可能にしながら、写真リアリスティックなレンダリングを可能にする。 その結果,NePは高い編集性を維持しつつ,ほぼ同じレベルのレンダリング精度を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.071370285285465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit radiance functions emerged as a powerful scene representation for reconstructing and rendering photo-realistic views of a 3D scene. These representations, however, suffer from poor editability. On the other hand, explicit representations such as polygonal meshes allow easy editing but are not as suitable for reconstructing accurate details in dynamic human heads, such as fine facial features, hair, teeth, and eyes. In this work, we present Neural Parameterization (NeP), a hybrid representation that provides the advantages of both implicit and explicit methods. NeP is capable of photo-realistic rendering while allowing fine-grained editing of the scene geometry and appearance. We first disentangle the geometry and appearance by parameterizing the 3D geometry into 2D texture space. We enable geometric editability by introducing an explicit linear deformation blending layer. The deformation is controlled by a set of sparse key points, which can be explicitly and intuitively displaced to edit the geometry. For appearance, we develop a hybrid 2D texture consisting of an explicit texture map for easy editing and implicit view and time-dependent residuals to model temporal and view variations. We compare our method to several reconstruction and editing baselines. The results show that the NeP achieves almost the same level of rendering accuracy while maintaining high editability.
• Abstract（参考訳）: 入射放射関数は、3Dシーンの写実視を再構成しレンダリングするための強力なシーン表現として現れた。 しかし、これらの表現は編集性が悪い。 一方、多角形メッシュのような明示的な表現は簡単に編集できるが、顔の細かい特徴、髪、歯、目といった人間の頭の正確な詳細を再構築するのには適していない。 本稿では,暗黙的手法と明示的手法の両方の利点を提供するハイブリッド表現であるneural parameterization (nep)を提案する。 NePは、シーンの幾何学と外観のきめ細かい編集を可能にしながら、写真リアリスティックなレンダリングを可能にする。 まず,3次元形状を2次元テクスチャ空間にパラメータ化することにより,形状と外観を分離する。 明示的な線形変形混合層を導入することで幾何学的編集性を実現する。 変形はスパースキーポイントの集合によって制御され、幾何を編集するために明示的に直感的に変位することができる。 外観に関して,時間依存残差と時間依存残差をモデル化し,時間依存残差をモデル化する明示的なテクスチャマップを用いたハイブリッドな2次元テクスチャを開発する。 本手法を複数のベースラインの再構成と編集と比較した。 その結果,NePは高い編集性を維持しつつ,ほぼ同じレベルのレンダリング精度を実現することがわかった。

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