論文の概要: Applied monocular reconstruction of parametric faces with domain engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02935v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 00:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:35:16.575551
• Title: Applied monocular reconstruction of parametric faces with domain engineering
• Title（参考訳）: ドメイン・エンジニアリングによるパラメトリック顔の応用単分子再構成
• Authors: Igor Borovikov, Karine Levonyan, Jon Rein, Pawel Wrotek, Nitish Victor
• Abstract要約: いわゆる「対面問題」(F2P)に対する新しいアプローチを提案する。 一つの画像からパラメトリックな顔を再構築することを目的としている。 提案したアプローチは、産業アプリケーションにおいて実用的であり、精度を改善し、より効率的なモデルトレーニングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4199844472131921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many modern online 3D applications and videogames rely on parametric models of human faces for creating believable avatars. However, manual reproduction of someone's facial likeness with a parametric model is difficult and time-consuming. Machine Learning solution for that task is highly desirable but is also challenging. The paper proposes a novel approach to the so-called Face-to-Parameters problem (F2P for short), aiming to reconstruct a parametric face from a single image. The proposed method utilizes synthetic data, domain decomposition, and domain adaptation for addressing multifaceted challenges in solving the F2P. The open-sourced codebase illustrates our key observations and provides means for quantitative evaluation. The presented approach proves practical in an industrial application; it improves accuracy and allows for more efficient models training. The techniques have the potential to extend to other types of parametric models.
• Abstract（参考訳）: 現代のオンライン3Dアプリケーションやビデオゲームの多くは、信じられないアバターを作るために人間の顔のパラメトリックモデルに依存している。 しかし, パラメトリックモデルによる顔の表情の再現は困難であり, 時間がかかる。 そのタスクに対する機械学習ソリューションは非常に望ましいが、困難でもある。 本稿では,1つの画像からパラメトリック顔を再構成することを目的とした,いわゆるF2P問題に対する新しいアプローチを提案する。 提案手法は合成データ,ドメイン分解,ドメイン適応を利用してF2Pの解法における多面的課題に対処する。 オープンソースのコードベースは、重要な観察結果を示し、定量的評価の手段を提供します。 提案したアプローチは、産業アプリケーションにおいて実用的であり、精度を改善し、より効率的なモデルトレーニングを可能にする。 この技術は、他のタイプのパラメトリックモデルにも拡張できる可能性がある。

関連論文リスト

• SPARK: Self-supervised Personalized Real-time Monocular Face Capture [6.093606972415841]
  現在の最先端技術では、パラメトリックな3D顔モデルを幅広いアイデンティティにわたってリアルタイムに再現することができる。 本稿では,被写体の制約のない映像を先行情報として活用し,高精度な3次元顔撮影手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T12:30:04Z)
• Efficient Verification-Based Face Identification [50.616875565173274]
  効率の良いニューラルモデルで顔認証を行う際の問題点を$f$で検討する。 我々のモデルは、23kパラメータと5M浮動小数点演算(FLOPS)しか必要としない、かなり小さな$f$に導かれる。 我々は、6つの顔認証データセットを用いて、我々の手法が最先端のモデルよりも同等か優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T18:08:02Z)
• Preface: A Data-driven Volumetric Prior for Few-shot Ultra High-resolution Face Synthesis [0.0]
  NeRFは、複雑な外観や毛髪と皮膚の反射効果を含む、人間の顔の非常に現実的な合成を可能にした。 本稿では,前者のトレーニング分布の一部ではない被験者の超高解像度な新しい視点の合成を可能にする,新しいヒューマン・フェイス・プレファレンスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T21:21:44Z)
• Parametric Implicit Face Representation for Audio-Driven Facial Reenactment [52.33618333954383]
  本稿では,制御可能かつ高品質な発話ヘッドを生成可能な,新しい音声駆動型顔再現フレームワークを提案する。 具体的には、パラメトリックな暗示表現は、3次元顔モデルの解釈可能なパラメータで暗示表現をパラメータ化する。 提案手法は,話者の身元や話し方に忠実な従来手法よりも現実的な結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T07:08:22Z)
• Transferring Foundation Models for Generalizable Robotic Manipulation [82.12754319808197]
  インターネット規模の基盤モデルによって生成された言語推論セグメンテーションマスクを効果的に活用する新しいパラダイムを提案する。 提案手法は,オブジェクトのポーズを効果的かつ堅牢に知覚し,サンプル効率のよい一般化学習を可能にする。 デモは提出されたビデオで見ることができ、より包括的なデモはlink1またはlink2で見ることができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T07:22:12Z)
• Domain Engineering for Applied Monocular Reconstruction of Parametric Faces [0.4199844472131921]
  いわゆる「対面問題」(F2P)に対する新しいアプローチを提案する。 一つの画像からパラメトリックな顔を再構築することを目的としている。 提案したアプローチは、産業アプリケーションにおいて実用的であり、精度を改善し、より効率的なモデルトレーニングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-06T15:51:20Z)
• Adversarial Parametric Pose Prior [106.12437086990853]
  我々は、SMPLパラメータを現実的なポーズを生成する値に制限する事前学習を行う。 得られた先行学習は実データ分布の多様性をカバーし、2次元キーポイントからの3次元再構成の最適化を容易にし、画像からの回帰に使用する場合のポーズ推定精度を向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T10:05:32Z)
• 3D Human Body Reshaping with Anthropometric Modeling [59.51820187982793]
  人間測定パラメータから正確で現実的な3D人体を再構築することは、個人識別、オンラインショッピング、仮想現実のための基本的な課題です。 このような3d形状を作る既存のアプローチは、レンジカメラやハイエンドスキャナーによる複雑な測定に苦しむことが多い。 本稿では,各ファセットに対する自動人為的パラメータモデリングを可能にする,特徴選択に基づく局所マッピング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T04:09:39Z)
• Weakly-Supervised Multi-Face 3D Reconstruction [45.864415499303405]
  多面的3D再構築のための効果的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。 各画像の再構成された顔に対して、同じグローバルカメラモデルを採用し、3dシーンにおける相対的な頭部位置と向きを復元することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-06T13:15:21Z)
• PaMIR: Parametric Model-Conditioned Implicit Representation for Image-based Human Reconstruction [67.08350202974434]
  本研究では,パラメトリックボディモデルと自由形深部暗黙関数を組み合わせたパラメトリックモデル記述型暗黙表現(PaMIR)を提案する。 本手法は, 挑戦的なポーズや衣料品のタイプにおいて, 画像に基づく3次元再構築のための最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T02:26:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。