論文の概要: Reconstructing Topology-Consistent Face Mesh by Volume Rendering from Multi-View Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05606v2
• Date: Sun, 05 Oct 2025 12:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.14111
• Title: Reconstructing Topology-Consistent Face Mesh by Volume Rendering from Multi-View Images
• Title（参考訳）: 多視点画像からのボリュームレンダリングによるトポロジ一貫性顔メッシュの再構築
• Authors: Yating Wang, Ran Yi, Xiaoning Lei, Ke Fan, Jinkun Hao, Lizhuang Ma,
• Abstract要約: 産業用3Dフェイスアセット作成は通常、下流生産のために多視点画像からトポロジに一貫性のあるフェイスメッシュを再構築する。 NeRFは3次元再構成において、シーンを密度場と放射場として表現することで大きな利点を示した。 多視点画像からアーティストが作ったテンプレートフェイスメッシュの形状を最適化するために,明示的メッシュとニューラルボリュームレンダリングを組み合わせた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.20113392204183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial 3D face assets creation typically reconstructs topology-consistent face meshes from multi-view images for downstream production. However, high-quality reconstruction usually requires manual processing or specific capture settings. Recently NeRF has shown great advantages in 3D reconstruction, by representing scenes as density and radiance fields and utilizing neural volume rendering for novel view synthesis. Inspired by this, we introduce a novel method which combines explicit mesh with neural volume rendering to optimize geometry of an artist-made template face mesh from multi-view images while keeping the topology unchanged. Our method derives density fields from meshes using distance fields as an intermediary and encodes radiance field in compact tri-planes. To improve convergence, several adaptions tailored for meshes are introduced to the volume rendering. Experiments demonstrate that our method achieves superior reconstruction quality compared to previous approaches, validating the feasibility of integrating mesh and neural volume rendering.
• Abstract（参考訳）: 産業用3Dフェイスアセット作成は通常、下流生産のために多視点画像からトポロジに一貫性のあるフェイスメッシュを再構築する。 しかし、高品質な再構築は通常手動処理や特定のキャプチャ設定を必要とする。 最近、NeRFは、シーンを密度と放射場として表現し、ニューラルボリュームレンダリングを新しいビュー合成に活用することで、3次元再構成において大きな利点を示している。 そこで我々は,露骨メッシュとニューラルボリュームレンダリングを組み合わせることで,マルチビュー画像からアーティストが作ったテンプレートフェイスメッシュの形状を最適化し,トポロジを一定に保ったままにする方法を提案する。 本手法は距離場を中間体としてメッシュから密度場を導出し,コンパクトな三面体における放射場を符号化する。 コンバージェンスを改善するために、ボリュームレンダリングにメッシュ用に調整されたいくつかの適応を導入している。 提案手法は,メッシュとニューラルボリュームレンダリングの統合可能性を検証することによって,従来の手法よりも優れた再構成品質を実現することを示す。

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