論文の概要: Towards Realistic Generative 3D Face Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12483v3
• Date: Fri, 27 Oct 2023 00:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 18:16:54.448918
• Title: Towards Realistic Generative 3D Face Models
• Title（参考訳）: 3次元顔モデルの実現に向けて
• Authors: Aashish Rai, Hiresh Gupta, Ayush Pandey, Francisco Vicente Carrasco, Shingo Jason Takagi, Amaury Aubel, Daeil Kim, Aayush Prakash, Fernando de la Torre
• Abstract要約: 本稿では,高品質なアルベドと精密な3次元形状を生成するために,3次元制御可能な顔モデルを提案する。 2次元顔生成モデルとセマンティック顔操作を組み合わせることで、詳細な3次元顔の編集を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.574628821637944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, there has been significant progress in 2D generative face models fueled by applications such as animation, synthetic data generation, and digital avatars. However, due to the absence of 3D information, these 2D models often struggle to accurately disentangle facial attributes like pose, expression, and illumination, limiting their editing capabilities. To address this limitation, this paper proposes a 3D controllable generative face model to produce high-quality albedo and precise 3D shape leveraging existing 2D generative models. By combining 2D face generative models with semantic face manipulation, this method enables editing of detailed 3D rendered faces. The proposed framework utilizes an alternating descent optimization approach over shape and albedo. Differentiable rendering is used to train high-quality shapes and albedo without 3D supervision. Moreover, this approach outperforms the state-of-the-art (SOTA) methods in the well-known NoW benchmark for shape reconstruction. It also outperforms the SOTA reconstruction models in recovering rendered faces' identities across novel poses by an average of 10%. Additionally, the paper demonstrates direct control of expressions in 3D faces by exploiting latent space leading to text-based editing of 3D faces.
• Abstract（参考訳）: 近年,アニメーション,合成データ生成,デジタルアバターなどの応用によって2次元顔モデルが大幅に進歩している。 しかし、3D情報がないため、これらの2Dモデルは、ポーズ、表情、照明といった顔の特徴を正確に切り離すのに苦労し、編集能力を制限します。 そこで本稿では,既存の2次元生成モデルを用いて高品質なアルベドと高精度な3次元形状を実現するための3次元制御可能な生成顔モデルを提案する。 2次元顔生成モデルとセマンティック顔操作を組み合わせることで、詳細な3次元顔の編集を可能にする。 提案手法は形状とアルベドの交互降下最適化手法を用いる。 異なるレンダリングは高品質な形状とアルベドを3D監督なしで訓練するために使われる。 さらに、この手法は、形状再構成のためのよく知られたNoWベンチマークにおいて、最先端のSOTA法よりも優れている。 また、新しいポーズでレンダリングされた顔のアイデンティティを平均10%の精度で復元する際に、SOTA再構成モデルよりも優れている。 さらに, 3次元顔のテキスト編集につながる潜在空間を利用して, 3次元顔における表現の直接制御を示す。

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