論文の概要: Relightable Gaussian Codec Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03704v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 13:50:16.818697
• Title: Relightable Gaussian Codec Avatars
• Title（参考訳）: 楽しいガウス型コーデックアバター
• Authors: Shunsuke Saito, Gabriel Schwartz, Tomas Simon, Junxuan Li, Giljoo Nam
• Abstract要約: Relightable Gaussian Codec Avatars(英語版)は、新しい表現を生成するためにアニメーションできる高忠実なrelightable head avatarsを構築する方法である。 3次元ガウシアンに基づく幾何学モデルは, 動的顔列上のヘアストランドや細孔などの3次元連続したサブミリ細部を捉えることができる。 我々は、視線反射の忠実度を改善し、光沢のある視線モデルを導入することにより、視線制御を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.167743319221298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fidelity of relighting is bounded by both geometry and appearance representations. For geometry, both mesh and volumetric approaches have difficulty modeling intricate structures like 3D hair geometry. For appearance, existing relighting models are limited in fidelity and often too slow to render in real-time with high-resolution continuous environments. In this work, we present Relightable Gaussian Codec Avatars, a method to build high-fidelity relightable head avatars that can be animated to generate novel expressions. Our geometry model based on 3D Gaussians can capture 3D-consistent sub-millimeter details such as hair strands and pores on dynamic face sequences. To support diverse materials of human heads such as the eyes, skin, and hair in a unified manner, we present a novel relightable appearance model based on learnable radiance transfer. Together with global illumination-aware spherical harmonics for the diffuse components, we achieve real-time relighting with spatially all-frequency reflections using spherical Gaussians. This appearance model can be efficiently relit under both point light and continuous illumination. We further improve the fidelity of eye reflections and enable explicit gaze control by introducing relightable explicit eye models. Our method outperforms existing approaches without compromising real-time performance. We also demonstrate real-time relighting of avatars on a tethered consumer VR headset, showcasing the efficiency and fidelity of our avatars.
• Abstract（参考訳）: 喜びの忠実さは、幾何学的表現と外観表現の両方によって制限される。 幾何学において、メッシュと体積のアプローチは3次元ヘア幾何学のような複雑な構造をモデル化することが困難である。 外観に関しては、既存のリライトモデルは忠実度に制限があり、高精細な連続環境でリアルタイムにレンダリングするには遅すぎることが多い。 本研究では,新しい表現を生成するためにアニメーション可能な高忠実なヘッドアバターを構築する手法であるRelightable Gaussian Codec Avatarsを提案する。 3次元ガウシアンに基づく幾何学モデルは, 動的顔列上のヘアストランドや細孔などの3次元連続したサブミリ細部を捉えることができる。 目,皮膚,毛髪などの頭部の多様な材料を統一的に支援するために,学習可能な放射率伝達に基づく新しい可照性外見モデルを提案する。 拡散成分に対する大域照明対応球面高調波と共に,球面ガウスを用いた空間的全周波数反射による実時間照明を実現する。 この外観モデルは点灯と連続照明の両方で効率よく信頼することができる。 視線反射の忠実度をさらに向上し、光沢のある視線モデルを導入することで視線制御を可能にする。 提案手法は,リアルタイム性能を損なうことなく既存の手法より優れている。 また、テザリングされた消費者向けvrヘッドセットでアバターのリアルタイムのリライトをデモし、アバターの効率と忠実性を示している。

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