論文の概要: Anatomically Constrained Implicit Face Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07538v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 18:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 14:41:54.203489
• Title: Anatomically Constrained Implicit Face Models
• Title（参考訳）: 解剖学的に制約された不規則顔モデル
• Authors: Prashanth Chandran and Gaspard Zoss
• Abstract要約: 本稿では,解剖学的に制約された顔モデル学習の文脈において,このような暗黙的表現の新たなユースケースを提案する。 顔の解剖学と皮膚表面を高忠実にモデル化するネットワークの集合体である解剖学的暗黙の顔モデルを提案する。 本稿では, 形状調整, 形状編集, 性能など, 様々なタスクにおいて, 提案手法の有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.141905869633729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coordinate based implicit neural representations have gained rapid popularity in recent years as they have been successfully used in image, geometry and scene modeling tasks. In this work, we present a novel use case for such implicit representations in the context of learning anatomically constrained face models. Actor specific anatomically constrained face models are the state of the art in both facial performance capture and performance retargeting. Despite their practical success, these anatomical models are slow to evaluate and often require extensive data capture to be built. We propose the anatomical implicit face model; an ensemble of implicit neural networks that jointly learn to model the facial anatomy and the skin surface with high-fidelity, and can readily be used as a drop in replacement to conventional blendshape models. Given an arbitrary set of skin surface meshes of an actor and only a neutral shape with estimated skull and jaw bones, our method can recover a dense anatomical substructure which constrains every point on the facial surface. We demonstrate the usefulness of our approach in several tasks ranging from shape fitting, shape editing, and performance retargeting.
• Abstract（参考訳）: 座標に基づく暗黙的表現は、画像、幾何学、シーンモデリングのタスクでうまく使われているため、近年急速に人気を集めている。 本研究では,解剖学的に制約された顔モデル学習の文脈において,このような暗黙表現の新たなユースケースを提案する。 アクタ特有の解剖学的制約のある顔モデルは、顔のパフォーマンスキャプチャとパフォーマンス再ターゲティングの両方における最先端の技術である。 実際の成功にもかかわらず、これらの解剖学的モデルは評価が遅く、しばしば大規模なデータキャプチャーを構築する必要がある。 本稿では,顔の解剖学と皮膚表面を高い忠実度でモデル化し,従来のブレンド形状モデルに置き換えることのできる暗黙的ニューラルネットワークのアンサンブルである解剖学的暗黙的顔モデルを提案する。 アクターの皮膚表面メッシュの任意のセットと頭蓋骨と顎骨を推定した中性形状が与えられた場合、顔表面上のすべての点を拘束する密度の高い解剖学的サブ構造を復元できる。 提案手法は,形状調整,形状編集,性能再ターゲティングなど,様々なタスクにおいて有用であることを示す。

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