論文の概要: MoRF: Mobile Realistic Fullbody Avatars from a Monocular Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10275v2
• Date: Mon, 11 Dec 2023 17:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 03:11:36.784322
• Title: MoRF: Mobile Realistic Fullbody Avatars from a Monocular Video
• Title（参考訳）: MoRF:モノクラービデオのリアルなフルボディアバター
• Authors: Renat Bashirov, Alexey Larionov, Evgeniya Ustinova, Mikhail Sidorenko, David Svitov, Ilya Zakharkin, Victor Lempitsky
• Abstract要約: 移動実写フルボディ(MoRF)アバターを作成するシステムを提案する。 MoRFアバターはモバイルデバイス上でリアルタイムにレンダリングされ、モノクロビデオから学習され、高いリアリズムを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.648034937040346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a system to create Mobile Realistic Fullbody (MoRF) avatars. MoRF avatars are rendered in real-time on mobile devices, learned from monocular videos, and have high realism. We use SMPL-X as a proxy geometry and render it with DNR (neural texture and image-2-image network). We improve on prior work, by overfitting per-frame warping fields in the neural texture space, allowing to better align the training signal between different frames. We also refine SMPL-X mesh fitting procedure to improve the overall avatar quality. In the comparisons to other monocular video-based avatar systems, MoRF avatars achieve higher image sharpness and temporal consistency. Participants of our user study also preferred avatars generated by MoRF.
• Abstract（参考訳）: 移動実写フルボディ(MoRF)アバターを作成するシステムを提案する。 MoRFアバターはモバイルデバイス上でリアルタイムにレンダリングされ、モノクロビデオから学習され、高いリアリズムを持つ。 DNR (neural texture and image-2-image network) を用いて, SMPL-X をプロキシ・ジオメトリとして用いる。 我々は、ニューラルネットワークのテクスチャ空間におけるフレーム単位のワープフィールドのオーバーフィッティングにより、事前作業の改善を行い、異なるフレーム間のトレーニング信号の整合性を向上する。 また, SMPL-Xメッシュフィッティング法を改良し, 全体的なアバター品質を向上した。 他の単眼ビデオベースのアバターシステムと比較すると、morfアバターはより高い画像のシャープさと時間的一貫性を達成する。 ユーザスタディの参加者はMORFが生成するアバターも好んだ。

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