論文の概要: Champ: Controllable and Consistent Human Image Animation with 3D Parametric Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14781v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 18:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 19:26:17.385116
• Title: Champ: Controllable and Consistent Human Image Animation with 3D Parametric Guidance
• Title（参考訳）: シャン:3次元パラメトリック誘導による制御可能で一貫性のある人間の画像アニメーション
• Authors: Shenhao Zhu, Junming Leo Chen, Zuozhuo Dai, Yinghui Xu, Xun Cao, Yao Yao, Hao Zhu, Siyu Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,潜伏拡散フレームワーク内での3次元人間のパラメトリックモデルを活用することで,人間の画像アニメーションの方法論を提案する。 人間の3次元パラメトリックモデルを動作誘導として表現することにより、基準画像と音源映像の動きの間に人体のパラメトリック形状アライメントを行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.938058038596825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we introduce a methodology for human image animation by leveraging a 3D human parametric model within a latent diffusion framework to enhance shape alignment and motion guidance in curernt human generative techniques. The methodology utilizes the SMPL(Skinned Multi-Person Linear) model as the 3D human parametric model to establish a unified representation of body shape and pose. This facilitates the accurate capture of intricate human geometry and motion characteristics from source videos. Specifically, we incorporate rendered depth images, normal maps, and semantic maps obtained from SMPL sequences, alongside skeleton-based motion guidance, to enrich the conditions to the latent diffusion model with comprehensive 3D shape and detailed pose attributes. A multi-layer motion fusion module, integrating self-attention mechanisms, is employed to fuse the shape and motion latent representations in the spatial domain. By representing the 3D human parametric model as the motion guidance, we can perform parametric shape alignment of the human body between the reference image and the source video motion. Experimental evaluations conducted on benchmark datasets demonstrate the methodology's superior ability to generate high-quality human animations that accurately capture both pose and shape variations. Furthermore, our approach also exhibits superior generalization capabilities on the proposed wild dataset. Project page: https://fudan-generative-vision.github.io/champ.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元人間のパラメトリックモデルを潜伏拡散フレームワーク内で活用し,カーレントヒト生成技術における形状アライメントと動き誘導を強化することにより,人間の画像アニメーションの方法論を提案する。 この手法は、SMPL(Skinned Multi-Person Linear)モデルを3次元人間のパラメトリックモデルとして利用し、身体形状とポーズの統一表現を確立する。 これにより、ソースビデオから複雑な人間の幾何学的特徴と運動特性を正確に捉えることができる。 具体的には,SMPL配列から得られた描画深度画像,正規マップ,意味マップを骨格に基づく動作誘導とともに組み込んで,包括的3次元形状と詳細なポーズ特性を持つ潜伏拡散モデルへの条件を充実させる。 自己アテンション機構を統合した多層移動融合モジュールを用いて空間領域における形状と動き潜伏表現を融合する。 人間の3次元パラメトリックモデルを動作誘導として表現することにより、基準画像と音源映像の動きの間に人体のパラメトリック形状アライメントを行うことができる。 ベンチマークデータセットで実施された実験的評価は、ポーズと形状のバリエーションを正確にキャプチャする高品質な人間のアニメーションを生成する方法の優れた能力を示している。 さらに,本手法は,提案した野生データセットに対して優れた一般化能力を示す。 プロジェクトページ: https://fudan-generative-vision.github.io/champ.com

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