論文の概要: Drivable 3D Gaussian Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08581v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 22:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 17:50:08.392054
• Title: Drivable 3D Gaussian Avatars
• Title（参考訳）: 3Dガウスアバター
• Authors: Wojciech Zielonka, Timur Bagautdinov, Shunsuke Saito, Michael Zollh\"ofer, Justus Thies, Javier Romero
• Abstract要約: 現在の乾燥可能なアバターは、トレーニング中に正確な3Dの登録が必要か、テスト中に高密度の入力画像が必要か、両方だ。 この研究は、最近発表された3D Gaussian Splatting(3DGS)技術を使って、リアルな人間をリアルタイムでフレームレートでレンダリングする。 サイズが小さくなると、これらの変形を関節角とキーポイントで駆動し、通信用途に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.346626608626057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Drivable 3D Gaussian Avatars (D3GA), the first 3D controllable model for human bodies rendered with Gaussian splats. Current photorealistic drivable avatars require either accurate 3D registrations during training, dense input images during testing, or both. The ones based on neural radiance fields also tend to be prohibitively slow for telepresence applications. This work uses the recently presented 3D Gaussian Splatting (3DGS) technique to render realistic humans at real-time framerates, using dense calibrated multi-view videos as input. To deform those primitives, we depart from the commonly used point deformation method of linear blend skinning (LBS) and use a classic volumetric deformation method: cage deformations. Given their smaller size, we drive these deformations with joint angles and keypoints, which are more suitable for communication applications. Our experiments on nine subjects with varied body shapes, clothes, and motions obtain higher-quality results than state-of-the-art methods when using the same training and test data.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウスアバター(d3ga,divable 3d gaussian avatars,d3ga)は、ガウスのプレートで表現された人体の3次元制御可能な最初のモデルである。 現在のフォトリアリスティックなドリブルアバターは、トレーニング中の正確な3d登録、テスト中の濃密な入力画像、またはその両方を必要とする。 ニューラル・ラミアンス・フィールドに基づくものは、テレプレゼンス・アプリケーションでは禁止的に遅い傾向がある。 この研究は、最近発表された3D Gaussian Splatting(3DGS)技術を使って、リアルタイムのフレームレートでリアルな人間をレンダリングする。 これらのプリミティブを変形させるために、線形ブレンドスキン(LBS)の一般的な点変形法から離れ、古典的な体積変形法であるケージ変形を用いる。 サイズが小さくなると、これらの変形をジョイントアングルとキーポイントで駆動し、通信アプリケーションに適している。 体型, 衣服, 動作の異なる9種類の被験者を対象に, 同じトレーニングおよびテストデータを用いて, 最先端の手法よりも高品質な結果を得た。

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