論文の概要: HeadEvolver: Text to Head Avatars via Expressive and Attribute-Preserving Mesh Deformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09326v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 04:50:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-12 00:43:59.853482
• Title: HeadEvolver: Text to Head Avatars via Expressive and Attribute-Preserving Mesh Deformation
• Title（参考訳）: HeadEvolver: 表現的および属性保存型メッシュ変形によるアバターのヘッドテキスト
• Authors: Duotun Wang, Hengyu Meng, Zeyu Cai, Zhijing Shao, Qianxi Liu, Lin Wang, Mingming Fan, Xiaohang Zhan, Zeyu Wang,
• Abstract要約: 本稿では、テキストガイダンスからスタイリングされたヘッドアバターを生成する新しいフレームワークであるHeadEvolverを紹介する。 HeadEvolverはテンプレートのヘッドメッシュからローカルに学習可能なメッシュ変形を使用して、詳細な編集とアニメーションのために高品質なデジタルアセットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.590555698266346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present HeadEvolver, a novel framework to generate stylized head avatars from text guidance. HeadEvolver uses locally learnable mesh deformation from a template head mesh, producing high-quality digital assets for detail-preserving editing and animation. To tackle the challenges of lacking fine-grained and semantic-aware local shape control in global deformation through Jacobians, we introduce a trainable parameter as a weighting factor for the Jacobian at each triangle to adaptively change local shapes while maintaining global correspondences and facial features. Moreover, to ensure the coherence of the resulting shape and appearance from different viewpoints, we use pretrained image diffusion models for differentiable rendering with regularization terms to refine the deformation under text guidance. Extensive experiments demonstrate that our method can generate diverse head avatars with an articulated mesh that can be edited seamlessly in 3D graphics software, facilitating downstream applications such as more efficient animation with inherited blend shapes and semantic consistency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、テキストガイダンスからスタイリングされたヘッドアバターを生成する新しいフレームワークであるHeadEvolverを紹介する。 HeadEvolverはテンプレートのヘッドメッシュからローカルに学習可能なメッシュ変形を使用して、詳細な編集とアニメーションのために高品質なデジタルアセットを生成する。 ジャコビアンによる大域的変形における局所形状制御の微粒化とセマンティックな制御の欠如に対処するために,各三角形におけるジャコビアンの重み付け因子としてトレーニング可能なパラメータを導入し,グローバルな対応や顔の特徴を維持しながら局所形状を適応的に変化させる。 さらに、異なる視点から得られた形状と外観のコヒーレンスを確実にするために、正規化項付き微分可能レンダリングに事前訓練された画像拡散モデルを用いて、テキスト指導下での変形を洗練させる。 大規模な実験により,本手法は3次元グラフィックソフトウェアでシームレスに編集可能なメッシュで多種多様な頭部アバターを生成できることが実証された。

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