論文の概要: Gaussian Eigen Models for Human Heads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04545v2
• Date: Tue, 14 Jan 2025 18:20:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:17.038462
• Title: Gaussian Eigen Models for Human Heads
• Title（参考訳）: ヒト頭部のガウス固有モデル
• Authors: Wojciech Zielonka, Timo Bolkart, Thabo Beeler, Justus Thies,
• Abstract要約: 現在のパーソナライズされたニューラルヘッドアバターはトレードオフに直面している。軽量モデルは詳細とリアリズムを欠いているが、高品質でアニマタブルなアバターは計算資源がかなり必要である。 本稿では,高品質で軽量で制御しやすい頭部アバターを提供するガウス固有モデル(GEM)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.49783203616257
• License:
• Abstract: Current personalized neural head avatars face a trade-off: lightweight models lack detail and realism, while high-quality, animatable avatars require significant computational resources, making them unsuitable for commodity devices. To address this gap, we introduce Gaussian Eigen Models (GEM), which provide high-quality, lightweight, and easily controllable head avatars. GEM utilizes 3D Gaussian primitives for representing the appearance combined with Gaussian splatting for rendering. Building on the success of mesh-based 3D morphable face models (3DMM), we define GEM as an ensemble of linear eigenbases for representing the head appearance of a specific subject. In particular, we construct linear bases to represent the position, scale, rotation, and opacity of the 3D Gaussians. This allows us to efficiently generate Gaussian primitives of a specific head shape by a linear combination of the basis vectors, only requiring a low-dimensional parameter vector that contains the respective coefficients. We propose to construct these linear bases (GEM) by distilling high-quality compute-intense CNN-based Gaussian avatar models that can generate expression-dependent appearance changes like wrinkles. These high-quality models are trained on multi-view videos of a subject and are distilled using a series of principal component analyses. Once we have obtained the bases that represent the animatable appearance space of a specific human, we learn a regressor that takes a single RGB image as input and predicts the low-dimensional parameter vector that corresponds to the shown facial expression. In a series of experiments, we compare GEM's self-reenactment and cross-person reenactment results to state-of-the-art 3D avatar methods, demonstrating GEM's higher visual quality and better generalization to new expressions.
• Abstract（参考訳）: 現在のパーソナライズされたニューラルヘッドアバターはトレードオフに直面している。軽量モデルは詳細とリアリズムを欠いているが、高品質でアニマタブルなアバターは計算資源をかなり必要としており、コモディティデバイスには適さない。 このギャップに対処するために、高品質で軽量で制御しやすいヘッドアバターを提供するガウス固有モデル(GEM)を導入する。 GEMは3Dガウスプリミティブを使用して外観を表現する。 メッシュベースの3Dフォーマブルフェイスモデル(3DMM)の成功に基づいて、GEMを特定の被験者の頭部の外観を表す線形固有基底のアンサンブルとして定義する。 特に,3次元ガウス関数の位置,スケール,回転,不透明度を表す線形基底を構成する。 これにより、基底ベクトルの線形結合によって特定の頭部形状のガウス原始を効率的に生成することができ、各係数を含む低次元パラメータベクトルのみを必要とする。 我々は,これらの線形ベース(GEM)を,シワのような表現依存的な外観変化を生成できる高品質なCNNベースのガウスアバターモデルを蒸留することによって構築することを提案する。 これらの高品質なモデルは、被験者のマルチビュービデオに基づいて訓練され、一連の主成分分析を用いて蒸留される。 特定の人間のアニマタブルな外観空間を表すベースが得られたら、単一のRGB画像を入力として取り出す回帰器を学習し、表示された表情に対応する低次元パラメータベクトルを予測する。 一連の実験において、GEMの自己再現と対人再現の結果を最先端の3Dアバター法と比較し、GEMの視覚的品質の向上と新しい表現への一般化を実証した。

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