論文の概要: DreamAvatar: Text-and-Shape Guided 3D Human Avatar Generation via Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00916v3
• Date: Thu, 30 Nov 2023 17:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 20:45:11.450165
• Title: DreamAvatar: Text-and-Shape Guided 3D Human Avatar Generation via Diffusion Models
• Title（参考訳）: DreamAvatar: 拡散モデルによる3次元人体アバター生成
• Authors: Yukang Cao, Yan-Pei Cao, Kai Han, Ying Shan, Kwan-Yee K. Wong
• Abstract要約: 高品質な3Dアバターを作成するためのテキスト・アンド・シェイプ・ガイドフレームワークであるDreamAvatarについて紹介する。 SMPLモデルを利用して、生成のための形状とポーズのガイダンスを提供する。 また、全体とズームインした3Dヘッドから計算した損失を共同で最適化し、一般的なマルチフェイス「Janus」問題を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.71306021041785
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present DreamAvatar, a text-and-shape guided framework for generating high-quality 3D human avatars with controllable poses. While encouraging results have been reported by recent methods on text-guided 3D common object generation, generating high-quality human avatars remains an open challenge due to the complexity of the human body's shape, pose, and appearance. We propose DreamAvatar to tackle this challenge, which utilizes a trainable NeRF for predicting density and color for 3D points and pretrained text-to-image diffusion models for providing 2D self-supervision. Specifically, we leverage the SMPL model to provide shape and pose guidance for the generation. We introduce a dual-observation-space design that involves the joint optimization of a canonical space and a posed space that are related by a learnable deformation field. This facilitates the generation of more complete textures and geometry faithful to the target pose. We also jointly optimize the losses computed from the full body and from the zoomed-in 3D head to alleviate the common multi-face ''Janus'' problem and improve facial details in the generated avatars. Extensive evaluations demonstrate that DreamAvatar significantly outperforms existing methods, establishing a new state-of-the-art for text-and-shape guided 3D human avatar generation.
• Abstract（参考訳）: 筆者はdreamavatarという,高品質な3dアバターを制御可能なポーズで生成するためのテキスト・アンド・シェイプガイドフレームワークを提案する。 近年,テキストガイドによる3次元共通物体生成の方法が注目されているが,人体の形状,ポーズ,外観が複雑であるため,高品質なアバターの生成が課題となっている。 この課題に対処するためにDreamAvatarを提案する。これは3次元点の密度と色を予測するためのトレーニング可能なNeRFと2次元自己スーパービジョンを提供するための事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルを利用する。 具体的には、SMPLモデルを利用して、生成のための形状とポーズのガイダンスを提供する。 本稿では, 学習可能な変形場に関連付けられた正準空間とポーズ空間の合同最適化を含む双対観測空間設計を提案する。 これにより、ターゲットのポーズに忠実な、より完全なテクスチャと幾何学の生成が容易になる。 また、全身およびズームイン3dヘッドから計算した損失を共同で最適化し、共通多面的「ジャヌス」問題を緩和し、生成されたアバターの表情詳細を改善する。 広範な評価は、dreamavatarが既存の方法を大きく上回っており、テキストと形状の3dアバター生成のための新しい最先端の技術を確立していることを示している。

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