論文の概要: PEGASUS: Personalized Generative 3D Avatars with Composable Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10636v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 10:27:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 08:39:34.240815
• Title: PEGASUS: Personalized Generative 3D Avatars with Composable Attributes
• Title（参考訳）: PEGASUS: 構成可能な属性を持つパーソナライズされた3Dアバター
• Authors: Hyunsoo Cha, Byungjun Kim, Hanbyul Joo,
• Abstract要約: 本稿では,モノクロ映像からパーソナライズされた3次元顔アバターを構築する方法を提案する。 提案手法は,合成データベース生成とパーソナライズされた生成アバターの構築の2段階からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.493003322829718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present PEGASUS, a method for constructing a personalized generative 3D face avatar from monocular video sources. Our generative 3D avatar enables disentangled controls to selectively alter the facial attributes (e.g., hair or nose) while preserving the identity. Our approach consists of two stages: synthetic database generation and constructing a personalized generative avatar. We generate a synthetic video collection of the target identity with varying facial attributes, where the videos are synthesized by borrowing the attributes from monocular videos of diverse identities. Then, we build a person-specific generative 3D avatar that can modify its attributes continuously while preserving its identity. Through extensive experiments, we demonstrate that our method of generating a synthetic database and creating a 3D generative avatar is the most effective in preserving identity while achieving high realism. Subsequently, we introduce a zero-shot approach to achieve the same goal of generative modeling more efficiently by leveraging a previously constructed personalized generative model.
• Abstract（参考訳）: PEGASUSはモノクロビデオソースからパーソナライズされた3次元顔アバターを構築する方法である。 生成した3Dアバターは、不整合制御により、顔の特徴(例えば、髪、鼻など)を識別を保ちながら選択的に変化させることができる。 提案手法は,合成データベース生成とパーソナライズされた生成アバターの構築の2段階からなる。 顔の属性が異なる対象のアイデンティティの合成ビデオコレクションを生成し、そのビデオは多様なアイデンティティのモノラルビデオから属性を借りて合成する。 そして,個人固有の3Dアバターを構築し,その属性を連続的に修正し,そのアイデンティティを保ったまま保存する。 広範にわたる実験により, 合成データベースの作成と3次元生成アバターの作成が, 高いリアリズムを達成しつつ, アイデンティティの保存に最も有効であることが実証された。 続いて、以前に構築されたパーソナライズされた生成モデルを利用して、より効率的に生成モデルを構築するという同じ目的を達成するため、ゼロショットアプローチを導入する。

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