論文の概要: AniPixel: Towards Animatable Pixel-Aligned Human Avatar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03397v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 11:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 16:32:36.041280
• Title: AniPixel: Towards Animatable Pixel-Aligned Human Avatar
• Title（参考訳）: AniPixel: Animatable Pixel対応アバターを目指して
• Authors: Jinlong Fan and Jing Zhang and Zhi Hou and Dacheng Tao
• Abstract要約: AniPixelは、アニマタブルで一般化可能なヒトアバター再構成法である。 本研究では, 骨格変形に基づく神経スキンフィールドを提案し, 標的-カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニカル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カノニアル・カ 実験では、AniPixelは最先端の手法よりも優れた新しいポーズのアニメーション結果を提供しながら、同等の斬新なビューをレンダリングしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.32632236241925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural radiance field using pixel-aligned features can render photo-realistic novel views. However, when pixel-aligned features are directly introduced to human avatar reconstruction, the rendering can only be conducted for still humans, rather than animatable avatars. In this paper, we propose AniPixel, a novel animatable and generalizable human avatar reconstruction method that leverages pixel-aligned features for body geometry prediction and RGB color blending. Technically, to align the canonical space with the target space and the observation space, we propose a bidirectional neural skinning field based on skeleton-driven deformation to establish the target-to-canonical and canonical-to-observation correspondences. Then, we disentangle the canonical body geometry into a normalized neutral-sized body and a subject-specific residual for better generalizability. As the geometry and appearance are closely related, we introduce pixel-aligned features to facilitate the body geometry prediction and detailed surface normals to reinforce the RGB color blending. Moreover, we devise a pose-dependent and view direction-related shading module to represent the local illumination variance. Experiments show that our AniPixel renders comparable novel views while delivering better novel pose animation results than state-of-the-art methods. The code will be released.
• Abstract（参考訳）: ピクセルアライメント機能を用いたニューラルラミアンスフィールドは、フォトリアリスティックなノベルビューをレンダリングできる。 しかし、人間のアバターの再構築に直接ピクセルアライメント機能が導入された場合、このレンダリングはアニメーション可能なアバターではなく、静止した人間でしか実行できない。 本稿では,人体形状予測とrgbカラーブレンドに画素整合機能を利用する,新しいアニメーション可能で汎用的なアバター再構成手法であるanipixelを提案する。 技術的には、標準空間を目標空間と観測空間に整合させるため、骨格駆動型変形に基づく双方向ニューラルスキンフィールドを提案し、目標-標準および標準-観測対応を確立する。 次に,正準体形状を正規化中型体と主観特異残差に分解し,より一般化性を高める。 形状と外観が密接な関係にあるため,RGB色ブレンディングの強化のために,体形状予測や表面の詳細な正規化を容易にする画素アライメント機能を導入する。 さらに,局所照明のばらつきを表現するために,ポーズ依存および視野方向関連シェーディングモジュールを考案する。 実験の結果、AniPixelは最先端の手法よりも新しいポーズのアニメーション結果を提供しながら、同等の斬新なビューをレンダリングしています。 コードはリリースされます。

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