論文の概要: Learning Neural Parametric Head Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02761v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 05:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 16:51:34.541619
• Title: Learning Neural Parametric Head Models
• Title（参考訳）: ニューラルパラメトリックヘッドモデルの学習
• Authors: Simon Giebenhain, Tobias Kirschstein, Markos Georgopoulos, Martin R\"unz, Lourdes Agapito, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: そこで本研究では,ハイブリッドニューラルネットワークを用いた人間の頭部の3次元形状モデルを提案する。 我々は,手動距離場(SDF)として標準空間内の人物の身元を捉え,ニューラルな変形場を持つ表情をモデル化する。 提案手法は, 適合誤差と復元品質の点で, 最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.679586286000453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel 3D morphable model for complete human heads based on hybrid neural fields. At the core of our model lies a neural parametric representation which disentangles identity and expressions in disjoint latent spaces. To this end, we capture a person's identity in a canonical space as a signed distance field (SDF), and model facial expressions with a neural deformation field. In addition, our representation achieves high-fidelity local detail by introducing an ensemble of local fields centered around facial anchor points. To facilitate generalization, we train our model on a newly-captured dataset of over 2200 head scans from 124 different identities using a custom high-end 3D scanning setup. Our dataset significantly exceeds comparable existing datasets, both with respect to quality and completeness of geometry, averaging around 3.5M mesh faces per scan. Finally, we demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods by a significant margin in terms of fitting error and reconstruction quality.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド・ニューラル・フィールドに基づく完全ヒト頭部のための新しい3次元モーファブルモデルを提案する。 私たちのモデルの中核は、同一性と表現を分離する神経パラメトリック表現(neural parametric representation)です。 この目的のために、私たちは、人物のアイデンティティを符号付き距離場(sdf)として標準空間に捉え、神経変形場で表情をモデル化する。 さらに,顔のアンカーポイントを中心とした局所フィールドのアンサンブルを導入することで,高忠実度局所詳細を実現する。 一般化を容易にするために,124の異なるidから2200以上のヘッドスキャンを新たに取得したデータセットを,独自のハイエンド3dスキャンセットアップでトレーニングする。 我々のデータセットは、幾何の質と完全性の両方において、同等の既存のデータセットをはるかに上回り、1スキャンあたり3.5Mのメッシュ面を平均化しています。 最後に, 提案手法は, 適合誤差や復元品質において, 最先端の手法よりも優れていることを示す。

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