論文の概要: Single-Shot Implicit Morphable Faces with Consistent Texture Parameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03043v1
• Date: Thu, 4 May 2023 17:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 14:17:40.152210
• Title: Single-Shot Implicit Morphable Faces with Consistent Texture Parameterization
• Title（参考訳）: 連続的テクスチャパラメーターを用いたシングルショットインプリシタブル顔
• Authors: Connor Z. Lin, Koki Nagano, Jan Kautz, Eric R. Chan, Umar Iqbal, Leonidas Guibas, Gordon Wetzstein, Sameh Khamis
• Abstract要約: 本稿では,3次元形態素な顔モデルを構築するための新しい手法を提案する。 本手法は, 最先端手法と比較して, フォトリアリズム, 幾何, 表現精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.52882218901627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a growing demand for the accessible creation of high-quality 3D avatars that are animatable and customizable. Although 3D morphable models provide intuitive control for editing and animation, and robustness for single-view face reconstruction, they cannot easily capture geometric and appearance details. Methods based on neural implicit representations, such as signed distance functions (SDF) or neural radiance fields, approach photo-realism, but are difficult to animate and do not generalize well to unseen data. To tackle this problem, we propose a novel method for constructing implicit 3D morphable face models that are both generalizable and intuitive for editing. Trained from a collection of high-quality 3D scans, our face model is parameterized by geometry, expression, and texture latent codes with a learned SDF and explicit UV texture parameterization. Once trained, we can reconstruct an avatar from a single in-the-wild image by leveraging the learned prior to project the image into the latent space of our model. Our implicit morphable face models can be used to render an avatar from novel views, animate facial expressions by modifying expression codes, and edit textures by directly painting on the learned UV-texture maps. We demonstrate quantitatively and qualitatively that our method improves upon photo-realism, geometry, and expression accuracy compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: アニマブルでカスタマイズ可能な高品質な3Dアバターの製作に対する需要が高まっている。 3d morphable modelは、編集とアニメーションの直感的な制御と、単視点顔再構成のロバスト性を提供するが、幾何学的および外観的詳細を容易に捉えることはできない。 符号付き距離関数(SDF)やニューラルラディアンスフィールドなどの暗黙的表現に基づく手法は、フォトリアリズムにアプローチするが、アニメーション化が困難であり、目に見えないデータにうまく一般化しない。 この問題に対処するために,一般化可能かつ直感的に編集できる暗黙的な3次元顔モデルを構築する手法を提案する。 高品質な3Dスキャンから学習した顔モデルは、幾何学、表現、テクスチャ潜在符号によってパラメータ化され、学習されたSDFと明示的なUVテクスチャパラメータ化を行う。 トレーニングを済ませば,学習前のアバターをモデル内の潜伏空間に投影することで,単一の内蔵画像からアバターを再構築することができる。 私たちの暗黙のモーファブルな顔モデルは、新しいビューからのアバターのレンダリング、表情コードの変更による表情のアニメーション、学習したuvテキストマップに直接絵を描くことによってテクスチャの編集に使用できます。 本手法は,光リアリズム,幾何学,表現精度を最先端手法と比較して定量的,定性的に改善することを示す。

関連論文リスト

• TADA! Text to Animatable Digital Avatars [57.52707683788961]
  TADAはテキスト記述を取り込み、高品質な幾何学とライフスタイルのテクスチャを備えた表現力のある3Dアバターを生産する。 我々は3次元変位とテクスチャマップを備えたSMPL-Xから最適化可能な高分解能ボディモデルを導出した。 我々は、生成した文字の正規表現とRGB画像をレンダリングし、SDSトレーニングプロセスにおけるそれらの潜伏埋め込みを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T17:59:10Z)
• Differentiable Blocks World: Qualitative 3D Decomposition by Rendering Primitives [70.32817882783608]
  本稿では,3次元プリミティブを用いて,シンプルでコンパクトで動作可能な3次元世界表現を実現する手法を提案する。 既存の3次元入力データに依存するプリミティブ分解法とは異なり,本手法は画像を直接操作する。 得られたテクスチャ化されたプリミティブは入力画像を忠実に再構成し、視覚的な3Dポイントを正確にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T17:58:31Z)
• ClipFace: Text-guided Editing of Textured 3D Morphable Models [33.83015491013442]
  ClipFaceはテクスチャ化された顔の3次元形態素モデルのテキスト誘導編集のための新しい自己教師型アプローチである。 ユーザフレンドリーな言語プロンプトを用いて表現の制御と3D顔の出現を可能にする。 我々のモデルは、事前訓練されたCLIPモデルに基づいて、差別化可能なレンダリングと損失を利用して、自己教師型で訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T19:01:08Z)
• Next3D: Generative Neural Texture Rasterization for 3D-Aware Head Avatars [36.4402388864691]
  3D-Aware Generative Adversarial Network (GANs) は, 単一視点2D画像のコレクションのみを用いて, 高忠実かつ多視点の顔画像を合成する。 最近の研究は、3D Morphable Face Model (3DMM) を用いて、生成放射場における変形を明示的または暗黙的に記述している。 本研究では,非構造化2次元画像から生成的,高品質,かつ3D一貫性のある顔アバターの教師なし学習のための新しい3D GANフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T06:40:46Z)
• I M Avatar: Implicit Morphable Head Avatars from Videos [68.13409777995392]
  モノクロビデオから暗黙の頭部アバターを学習するための新しい手法であるIMavatarを提案する。 従来の3DMMによるきめ細かい制御機構に着想を得て, 学習用ブレンドサップとスキンフィールドによる表現・ポーズ関連変形を表現した。 本手法は,最先端の手法と比較して,幾何性を改善し,より完全な表現空間をカバーできることを定量的かつ定性的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T15:30:32Z)
• AvatarMe++: Facial Shape and BRDF Inference with Photorealistic Rendering-Aware GANs [119.23922747230193]
  そこで本研究では,レンダリング可能な3次元顔形状とBRDFの再構成を,単一の"in-the-wild"画像から実現した最初の手法を提案する。 本手法は,1枚の低解像度画像から,高解像度の3次元顔の再構成を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-11T11:36:30Z)
• MoFaNeRF: Morphable Facial Neural Radiance Field [12.443638713719357]
  MoFaNeRFは、自由視点画像をベクトル空間で符号化された顔の形、表情、外観にマッピングするパラメトリックモデルである。 識別特異的変調とエンコーダテクスチャを導入することにより、正確な測光の詳細を合成する。 本モデルでは,画像ベースのフィッティング,ランダム生成,顔リギング,顔編集,新しいビューなど,複数のアプリケーションに強い能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T11:25:28Z)
• Normalized Avatar Synthesis Using StyleGAN and Perceptual Refinement [11.422683083130577]
  我々は,1枚の制約のない写真から人物の正規化された3Dアバターをデジタル化する,非常に堅牢なGANベースのフレームワークを提案する。 入力画像は笑顔でもよいし、極端な照明条件で撮影することもできるが、この方法は人の顔の質の高いテクスチャモデルを確実に作成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T21:57:16Z)
• Learning an Animatable Detailed 3D Face Model from In-The-Wild Images [50.09971525995828]
  本研究では, 実物的詳細と実物的画像から3次元顔レグレッサーを共同学習する第1の手法を提案する。 DECAモデルは、低次元の潜時表現からUV変位マップを堅牢に生成するように訓練されています。 本稿では,人固有の細部と表情依存のしわを区別する新しい細部一貫性損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T19:30:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。