論文の概要: NeRFInvertor: High Fidelity NeRF-GAN Inversion for Single-shot Real Image Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17235v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 18:36:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 17:24:03.178647
• Title: NeRFInvertor: High Fidelity NeRF-GAN Inversion for Single-shot Real Image Animation
• Title（参考訳）: NeRFインバータ:シングルショット実像アニメーションのための高忠実度NeRF-GANインバージョン
• Authors: Yu Yin, Kamran Ghasedi, HsiangTao Wu, Jiaolong Yang, Xin Tong, Yun Fu
• Abstract要約: Nerfベースの生成モデルは、一貫した3次元幾何で高品質な画像を生成する能力を示している。 本研究では,このNeRF-GANモデルを外科的に微調整し,実物体の高忠実度アニメーションを単一画像のみで実現するための普遍的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.0838349951456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nerf-based Generative models have shown impressive capacity in generating high-quality images with consistent 3D geometry. Despite successful synthesis of fake identity images randomly sampled from latent space, adopting these models for generating face images of real subjects is still a challenging task due to its so-called inversion issue. In this paper, we propose a universal method to surgically fine-tune these NeRF-GAN models in order to achieve high-fidelity animation of real subjects only by a single image. Given the optimized latent code for an out-of-domain real image, we employ 2D loss functions on the rendered image to reduce the identity gap. Furthermore, our method leverages explicit and implicit 3D regularizations using the in-domain neighborhood samples around the optimized latent code to remove geometrical and visual artifacts. Our experiments confirm the effectiveness of our method in realistic, high-fidelity, and 3D consistent animation of real faces on multiple NeRF-GAN models across different datasets.
• Abstract（参考訳）: Nerfベースの生成モデルは、一貫した3次元幾何で高品質な画像を生成する能力を示している。 潜在空間からランダムにサンプリングされた偽のアイデンティティ画像の合成に成功したにもかかわらず、実際の被験者の顔画像を生成するためにこれらのモデルを採用することは、いわゆる反転問題のために依然として難しい課題である。 本論文では,このNeRF-GANモデルを外科的に微調整し,単一の画像のみを用いて実物体の高忠実度アニメーションを実現する方法を提案する。 ドメイン外の実画像に対して最適化された潜時符号を考慮し、レンダリング画像に2次元損失関数を用いて識別ギャップを低減する。 さらに,最適化された潜伏符号の周辺領域のサンプルを用いて,幾何学的および視覚的アーティファクトの除去を行う。 実験により,複数のNeRF-GANモデル上での現実的,高忠実,3次元一貫した実顔アニメーションにおける本手法の有効性を確認した。

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