論文の概要: ID-to-3D: Expressive ID-guided 3D Heads via Score Distillation Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16570v2
- Date: Tue, 28 May 2024 09:36:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 10:59:04.133766
- Title: ID-to-3D: Expressive ID-guided 3D Heads via Score Distillation Sampling
- Title(参考訳): ID-to-3D:Score Distillation Smplingによる表現型ID誘導型3Dヘッド
- Authors: Francesca Babiloni, Alexandros Lattas, Jiankang Deng, Stefanos Zafeiriou,
- Abstract要約: ID-to-3D(ID-to-3D)は、不整合表現を用いたIDとテキスト誘導型3次元頭部を生成する方法である。
前例のないアイデンティティ一貫性と高品質なテクスチャと幾何生成を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 96.87575334960258
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose ID-to-3D, a method to generate identity- and text-guided 3D human heads with disentangled expressions, starting from even a single casually captured in-the-wild image of a subject. The foundation of our approach is anchored in compositionality, alongside the use of task-specific 2D diffusion models as priors for optimization. First, we extend a foundational model with a lightweight expression-aware and ID-aware architecture, and create 2D priors for geometry and texture generation, via fine-tuning only 0.2% of its available training parameters. Then, we jointly leverage a neural parametric representation for the expressions of each subject and a multi-stage generation of highly detailed geometry and albedo texture. This combination of strong face identity embeddings and our neural representation enables accurate reconstruction of not only facial features but also accessories and hair and can be meshed to provide render-ready assets for gaming and telepresence. Our results achieve an unprecedented level of identity-consistent and high-quality texture and geometry generation, generalizing to a ``world'' of unseen 3D identities, without relying on large 3D captured datasets of human assets.
- Abstract(参考訳): そこで本研究では,ID-to-3Dとテキスト誘導型3次元頭部のアンタングル表現を生成する手法を提案する。
提案手法の基盤は,タスク固有の2次元拡散モデルと相まって構成性に支えられている。
まず、軽量な表現認識およびID認識アーキテクチャで基礎モデルを拡張し、利用可能なトレーニングパラメータの0.2%だけを微調整することで、幾何学とテクスチャ生成のための2D先行モデルを作成します。
次に,各被験者の表現にニューラルパラメトリック表現を併用し,高精度な幾何学とアルベドテクスチャの多段階生成を行う。
この強力な顔のアイデンティティ埋め込みと神経表現を組み合わせることで、顔の特徴だけでなく、アクセサリーや毛髪の正確な再構築が可能になり、ゲームやテレプレゼンスのためのレンダリング可能なアセットを提供することができる。
本研究は, 人的資産の大規模な3次元キャプチャーデータセットに頼ることなく, 未知の3次元アイデンティティの 'world'' に一般化し, アイデンティティ一貫性と高品質なテクスチャと幾何生成の先例のないレベルを達成した。
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