論文の概要: 3D Cartoon Face Generation with Controllable Expressions from a Single GAN Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14425v2
• Date: Wed, 14 May 2025 12:40:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.134674
• Title: 3D Cartoon Face Generation with Controllable Expressions from a Single GAN Image
• Title（参考訳）: 単一のGAN画像からの制御可能な表現による3次元カルトーン顔生成
• Authors: Hao Wang, Wenhao Shen, Guosheng Lin, Steven C. H. Hoi, Chunyan Miao,
• Abstract要約: 我々は、単一の2D GAN生成人間の顔から3次元マンガの顔形状を生成する。 我々は、ポーズや照明条件の異なる画像を生成するために潜時符号を操作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 129.4885395694368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate an open research task of generating 3D cartoon face shapes from single 2D GAN generated human faces and without 3D supervision, where we can also manipulate the facial expressions of the 3D shapes. To this end, we discover the semantic meanings of StyleGAN latent space, such that we are able to produce face images of various expressions, poses, and lighting conditions by controlling the latent codes. Specifically, we first finetune the pretrained StyleGAN face model on the cartoon datasets. By feeding the same latent codes to face and cartoon generation models, we aim to realize the translation from 2D human face images to cartoon styled avatars. We then discover semantic directions of the GAN latent space, in an attempt to change the facial expressions while preserving the original identity. As we do not have any 3D annotations for cartoon faces, we manipulate the latent codes to generate images with different poses and lighting conditions, such that we can reconstruct the 3D cartoon face shapes. We validate the efficacy of our method on three cartoon datasets qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1つの2次元GAN生成顔から3次元マンガの顔形状を生成するためのオープンな研究課題について検討する。 そこで我々はStyleGAN潜伏空間の意味を見いだし、潜伏符号を制御して様々な表情、ポーズ、照明条件の顔画像を生成することができる。 具体的には,まず,マンガデータセット上で事前学習したStyleGAN顔モデルを精査する。 顔とマンガ生成モデルに同一の潜伏符号を供給することにより,2次元顔画像からマンガスタイルのアバターへの変換の実現を目指している。 そして、元の身元を保ちながら表情を変えるために、GAN潜伏空間の意味的な方向を発見する。 マンガの顔に3Dアノテーションがないため、潜時符号を操り、異なるポーズと照明条件で画像を生成することで、3Dマンガの顔の形状を再構築することができる。 本研究では,3つのマンガデータセットに対する手法の有効性を質的,定量的に検証した。

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