論文の概要: MA-NeRF: Motion-Assisted Neural Radiance Fields for Face Synthesis from Sparse Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10350v1
• Date: Sat, 17 Jun 2023 13:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 22:45:27.509178
• Title: MA-NeRF: Motion-Assisted Neural Radiance Fields for Face Synthesis from Sparse Images
• Title（参考訳）: MA-NeRF:スパース画像からの顔合成のための運動支援神経放射場
• Authors: Weichen Zhang, Xiang Zhou, YuKang Cao, WenSen Feng, Chun Yuan
• Abstract要約: 本研究では,高忠実度乾燥可能な顔アバターを再構成し,目に見えない表情を処理できる新しいフレームワークを提案する。 実装の核となるのは、構造化変位特徴と意味認識学習モジュールです。 我々の手法は現在の最先端技術よりもはるかに優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.811067296567252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We address the problem of photorealistic 3D face avatar synthesis from sparse images. Existing Parametric models for face avatar reconstruction struggle to generate details that originate from inputs. Meanwhile, although current NeRF-based avatar methods provide promising results for novel view synthesis, they fail to generalize well for unseen expressions. We improve from NeRF and propose a novel framework that, by leveraging the parametric 3DMM models, can reconstruct a high-fidelity drivable face avatar and successfully handle the unseen expressions. At the core of our implementation are structured displacement feature and semantic-aware learning module. Our structured displacement feature will introduce the motion prior as an additional constraints and help perform better for unseen expressions, by constructing displacement volume. Besides, the semantic-aware learning incorporates multi-level prior, e.g., semantic embedding, learnable latent code, to lift the performance to a higher level. Thorough experiments have been doen both quantitatively and qualitatively to demonstrate the design of our framework, and our method achieves much better results than the current state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: スパース画像からの3次元顔アバター合成の課題に対処する。 顔のアバターの復元のための既存のパラメトリックモデルは、入力に由来する詳細を生成するのに苦労しています。 一方、現在のNeRFベースのアバター法は、新しいビュー合成に有望な結果をもたらすが、未知の表現に対してうまく一般化できない。 パラメトリックな3DMMモデルを利用して、高忠実度乾燥可能な顔アバターを再構成し、未知の表現をうまく処理できる新しいフレームワークを提案する。 実装の核となるのは、構造化変位特徴と意味認識学習モジュールです。 構造的変位特性は, 運動を付加的な制約として導入し, 変位量を構成することにより, 未知の表現に対してより良く機能する。 さらに、セマンティック・アウェア・ラーニングには、セマンティック・埋め込み、学習可能な潜在コードなど、複数のレベルの事前処理が組み込まれ、パフォーマンスをより高いレベルに引き上げる。 フレームワークの設計を定量的かつ定性的に実証するために、詳細な実験が行われており、我々の手法は現在の最先端技術よりもはるかに優れた結果が得られる。

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