論文の概要: Distributed Solution of the Inverse Rig Problem in Blendshape Facial Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06370v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 10:34:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 19:17:26.891092
• Title: Distributed Solution of the Inverse Rig Problem in Blendshape Facial Animation
• Title（参考訳）: Blendshape Facial Animationにおける逆リグ問題の分散解
• Authors: Stevo Rackovi\'c, Cl\'audia Sores, Du\v{s}an Jakoveti\'c
• Abstract要約: リグのインバージョンは、アバターの現実的で魅力的なパフォーマンスを可能にするため、顔アニメーションの中心である。 より高速なソリューションへのアプローチとして、顔の空間的性質を活用するクラスタリングがある。 本稿では、重なり合うコンポーネントのより確実な推定を得るために、クラスタ結合を伴ってさらに一歩進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The problem of rig inversion is central in facial animation as it allows for a realistic and appealing performance of avatars. With the increasing complexity of modern blendshape models, execution times increase beyond practically feasible solutions. A possible approach towards a faster solution is clustering, which exploits the spacial nature of the face, leading to a distributed method. In this paper, we go a step further, involving cluster coupling to get more confident estimates of the overlapping components. Our algorithm applies the Alternating Direction Method of Multipliers, sharing the overlapping weights between the subproblems. The results obtained with this technique show a clear advantage over the naive clustered approach, as measured in different metrics of success and visual inspection. The method applies to an arbitrary clustering of the face. We also introduce a novel method for choosing the number of clusters in a data-free manner. The method tends to find a clustering such that the resulting clustering graph is sparse but without losing essential information. Finally, we give a new variant of a data-free clustering algorithm that produces good scores with respect to the mentioned strategy for choosing the optimal clustering.
• Abstract（参考訳）: アバターの現実的で魅力的なパフォーマンスを実現するため、リグ反転の問題は顔アニメーションの中心にある。 現代のブレンド形状モデルの複雑さが増すにつれて、実行時間は事実上実現可能なソリューションを超えて増加する。 より高速なソリューションへのアプローチとしては、顔の空間的性質を活用したクラスタリングがあり、分散メソッドに繋がる。 本稿では、重なり合うコンポーネントのより確実な推定を得るために、クラスタ結合を伴ってさらに一歩進める。 本アルゴリズムは,サブプロブレム間で重なり合う重みを共有する乗算器の交互方向法を適用する。 この手法を用いて得られた結果は、成功と視覚検査の異なる指標で測定されるように、単純クラスタ化アプローチに対する明確な優位性を示している。 この方法は任意の顔のクラスタリングに適用できる。 また,クラスタ数を無データに選択する新しい手法を提案する。 この方法は、結果として得られるクラスタリンググラフがスパースであるが必須情報を失うことなく、クラスタリングを見つける傾向がある。 最後に,上述のクラスタリング選択戦略に関して,優れたスコアを生成するデータフリークラスタリングアルゴリズムの新たな変種を提案する。

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