論文の概要: DreamWaltz: Make a Scene with Complex 3D Animatable Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12529v1
• Date: Sun, 21 May 2023 17:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 19:56:11.803670
• Title: DreamWaltz: Make a Scene with Complex 3D Animatable Avatars
• Title（参考訳）: DreamWaltz:複雑な3Dアニマタブルアバターでシーンを作る
• Authors: Yukun Huang, Jianan Wang, Ailing Zeng, He Cao, Xianbiao Qi, Yukai Shi, Zheng-Jun Zha, Lei Zhang
• Abstract要約: 本稿では,テキスト指導とパラメトリック人体を用いた複雑なアバターの生成とアニメーションを行う新しいフレームワークであるDreamWaltzを紹介する。 アニメーションでは、任意のポーズを正規のポーズ表現にマッピングできるアニマタブルで一般化可能なアバター表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.09279148228671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present DreamWaltz, a novel framework for generating and animating complex avatars given text guidance and parametric human body prior. While recent methods have shown encouraging results in the text-to-3D generation of common objects, creating high-quality and animatable 3D avatars remains challenging. To create high-quality 3D avatars, DreamWaltz proposes 3D-consistent occlusion-aware Score Distillation Sampling (SDS) to optimize implicit neural representations with canonical poses. It provides view-aligned supervision via 3D-aware skeleton conditioning and enables complex avatar generation without artifacts and multiple faces. For animation, our method learns an animatable and generalizable avatar representation which could map arbitrary poses to the canonical pose representation. Extensive evaluations demonstrate that DreamWaltz is an effective and robust approach for creating 3D avatars that can take on complex shapes and appearances as well as novel poses for animation. The proposed framework further enables the creation of complex scenes with diverse compositions, including avatar-avatar, avatar-object and avatar-scene interactions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト指導とパラメトリック人体を用いた複雑なアバターの生成とアニメーションを行う新しいフレームワークであるDreamWaltzを紹介する。 最近の方法では、テキストから3次元の共通オブジェクトの生成が促進されているが、高品質でアニマタブルな3Dアバターを作成することは依然として困難である。 高品質な3Dアバターを作成するためにDreamWaltz氏は、標準ポーズによる暗黙的な神経表現を最適化するために、3D一貫性のオクルージョン対応スコア蒸留(SDS)を提案する。 3D対応スケルトンコンディショニングによるビューアラインの監視を提供し、アーティファクトや複数の顔なしで複雑なアバター生成を可能にする。 アニメーションでは、任意のポーズを正規のポーズ表現にマッピングできるアニマタブルで一般化可能なアバター表現を学習する。 幅広い評価から、ドリームワルツは複雑な形や外観、そしてアニメーションのための新しいポーズを取ることができる3dアバターを作成するための効果的でロバストなアプローチであることが示されている。 提案手法により,アバター・アバター,アバター・オブジェクト,アバター・シーン相互作用などの多種多様な構成の複雑なシーンの創出が可能となった。

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