論文の概要: Hand Avatar: Free-Pose Hand Animation and Rendering from Monocular Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12782v2
• Date: Wed, 22 Mar 2023 09:08:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:49:07.938885
• Title: Hand Avatar: Free-Pose Hand Animation and Rendering from Monocular Video
• Title（参考訳）: ハンズ・アバター:モノクラー・ビデオによる無料のハンドアニメーションとレンダリング
• Authors: Xingyu Chen, Baoyuan Wang, Heung-Yeung Shum
• Abstract要約: 我々は手動アニメーションとレンダリングのための新しい表現であるHandAvatarを紹介する。 HandAvatarは、スムーズな構成幾何学と自己排他的テクスチャを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.148367696192107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present HandAvatar, a novel representation for hand animation and rendering, which can generate smoothly compositional geometry and self-occlusion-aware texture. Specifically, we first develop a MANO-HD model as a high-resolution mesh topology to fit personalized hand shapes. Sequentially, we decompose hand geometry into per-bone rigid parts, and then re-compose paired geometry encodings to derive an across-part consistent occupancy field. As for texture modeling, we propose a self-occlusion-aware shading field (SelF). In SelF, drivable anchors are paved on the MANO-HD surface to record albedo information under a wide variety of hand poses. Moreover, directed soft occupancy is designed to describe the ray-to-surface relation, which is leveraged to generate an illumination field for the disentanglement of pose-independent albedo and pose-dependent illumination. Trained from monocular video data, our HandAvatar can perform free-pose hand animation and rendering while at the same time achieving superior appearance fidelity. We also demonstrate that HandAvatar provides a route for hand appearance editing. Project website: https://seanchenxy.github.io/HandAvatarWeb.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,手動アニメーションとレンダリングのための新しい表現であるHandAvatarについて述べる。 具体的には,まず,個人の手形に適合する高分解能メッシュトポロジとしてmano-hdモデルを開発した。 続いて、手動幾何学を骨ごとの剛性部分に分解し、ペア化された幾何符号化を再度分解して、一貫した占有場を導出する。 テクスチャモデリングでは,自己閉塞型シェーディングフィールド(SelF)を提案する。 SelFでは、乾燥可能なアンカーをMANO-HD表面に舗装し、さまざまな手ポーズの下でアルベド情報を記録する。 さらに, 姿勢非依存アルベドとポーズ依存イルミネーションのアンタングル化のための照明場を生成するために利用した光-表面関係を記述した。 モノクロビデオデータからトレーニングしたHandAvatarは、自由な手動アニメーションとレンダリングを同時に実現しつつ、優れた外観忠実性を実現します。 また,ハンダバタールが手外観編集の経路を提供することも実証した。 プロジェクトウェブサイト: https://seanchenxy.github.io/HandAvatarWeb

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