論文の概要: BlendFields: Few-Shot Example-Driven Facial Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07514v1
• Date: Fri, 12 May 2023 14:30:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 12:30:01.732387
• Title: BlendFields: Few-Shot Example-Driven Facial Modeling
• Title（参考訳）: BlendFields: 実例駆動の顔モデリング
• Authors: Kacper Kania, Stephan J. Garbin, Andrea Tagliasacchi, Virginia Estellers, Kwang Moo Yi, Julien Valentin, Tomasz Trzci\'nski, Marek Kowalski
• Abstract要約: 本稿では,従来のコンピュータグラフィックス技術からインスピレーションを得てギャップを埋める手法を提案する。 見えない表現は、極端なポーズのスパースセットからの外観をブレンドすることによってモデル化される。 本研究では, 顔の滑らかな体積変形の上に, きめ細かな効果を加えることによって, 表情を一般化する手法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.86727715239676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating faithful visualizations of human faces requires capturing both coarse and fine-level details of the face geometry and appearance. Existing methods are either data-driven, requiring an extensive corpus of data not publicly accessible to the research community, or fail to capture fine details because they rely on geometric face models that cannot represent fine-grained details in texture with a mesh discretization and linear deformation designed to model only a coarse face geometry. We introduce a method that bridges this gap by drawing inspiration from traditional computer graphics techniques. Unseen expressions are modeled by blending appearance from a sparse set of extreme poses. This blending is performed by measuring local volumetric changes in those expressions and locally reproducing their appearance whenever a similar expression is performed at test time. We show that our method generalizes to unseen expressions, adding fine-grained effects on top of smooth volumetric deformations of a face, and demonstrate how it generalizes beyond faces.
• Abstract（参考訳）: 人間の顔の忠実な視覚化を生成するには、顔の形状と外観の粗い部分と細かい部分の両方をキャプチャする必要がある。 既存の方法は、データ駆動であり、研究コミュニティに公開されていない広範なデータコーパスを必要とするか、あるいは、粗い顔形状のみをモデル化するために設計されたメッシュの離散化と線形変形でテクスチャのきめ細かい詳細を表現できない幾何学的顔モデルに依存しているため、詳細を捉えることができない。 従来のコンピュータグラフィックス技術からインスピレーションを得て,このギャップを橋渡しする手法を提案する。 見えない表現は、極端なポーズのスパースセットからの外観をブレンドすることによってモデル化される。 このブレンドは、これらの表現の局所的な体積変化を測定し、テスト時に同様の表現を行うたびに、その外観を局所的に再現する。 本手法は, 顔の滑らかな体積変形の上に細粒度の効果を付加し, 顔以外の表現を一般化する方法を示す。

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