Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3D-GANTex: 3D Face Reconstruction with StyleGAN3-based Multi-View Images and 3DDFA based Mesh Generation

論文の概要: 3D-GANTex: 3D Face Reconstruction with StyleGAN3-based Multi-View Images and 3DDFA based Mesh Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16009v1
Date: Mon, 21 Oct 2024 13:42:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-22 13:18:23.519190
Title: 3D-GANTex: 3D Face Reconstruction with StyleGAN3-based Multi-View Images and 3DDFA based Mesh Generation
Title（参考訳）: 3D-GANTex:StyleGAN3に基づくマルチビュー画像と3DDFAに基づくメッシュ生成による3次元顔再構成
Authors: Rohit Das, Tzung-Han Lin, Ko-Chih Wang,
Abstract要約: 本稿では,StyleGAN と 3D Morphable Models を用いた単一画像からのテクスチャ推定手法を提案する。その結果, 生成したメッシュは質が高く, テクスチャ表現がほぼ正確であることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8479659578608233
License:
Abstract: Geometry and texture estimation from a single face image is an ill-posed problem since there is very little information to work with. The problem further escalates when the face is rotated at a different angle. This paper tries to tackle this problem by introducing a novel method for texture estimation from a single image by first using StyleGAN and 3D Morphable Models. The method begins by generating multi-view faces using the latent space of GAN. Then 3DDFA trained on 3DMM estimates a 3D face mesh as well as a high-resolution texture map that is consistent with the estimated face shape. The result shows that the generated mesh is of high quality with near to accurate texture representation.
Abstract（参考訳）: 単一の顔画像からの幾何とテクスチャの推定は、ほとんど情報がないため、不適切な問題である。この問題は、顔が異なる角度で回転するときにさらにエスカレートする。本稿では,StyleGAN と 3D Morphable Models を用いて,単一画像からテクスチャ推定を行う新しい手法を提案する。この方法は、GANの潜在空間を用いて多視点顔を生成することから始まる。そして、3DMMで訓練された3DDFAは、推定された顔形状と一致する高解像度のテクスチャマップと同様に、3Dの顔メッシュを推定する。その結果, 生成したメッシュは質が高く, テクスチャ表現がほぼ正確であることが示唆された。

関連論文リスト

DreamMesh: Jointly Manipulating and Texturing Triangle Meshes for Text-to-3D Generation [149.77077125310805]
我々はDreamMeshを提案する。DreamMeshは、明確に定義された表面(三角形メッシュ)をピボットして高忠実な3Dモデルを生成する、新しいテキスト・ツー・3Dアーキテクチャである。粗い段階では、メッシュはまずテキスト誘導ジャコビアンによって変形し、その後DreamMeshは2D拡散モデルを用いてメッシュをテクスチャ化する。細かい段階では、DreamMeshはメッシュを共同で操作し、テクスチャマップを洗練し、高品質なトライアングルメッシュを高忠実なテクスチャ素材で実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-11T17:59:02Z)
3DStyle-Diffusion: Pursuing Fine-grained Text-driven 3D Stylization with 2D Diffusion Models [102.75875255071246]
テキスト駆動型スタイリングによる3Dコンテンツ作成は、マルチメディアとグラフィックコミュニティにとって根本的な課題となっている。 2次元拡散モデルから制御可能な外観と幾何学的ガイダンスを付加した3次元メッシュのきめ細かいスタイリングをトリガーする新しい3DStyle-Diffusionモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-09T15:51:27Z)
Self-Supervised Geometry-Aware Encoder for Style-Based 3D GAN Inversion [115.82306502822412]
StyleGANは、画像インバージョンと潜時編集による2次元顔再構成とセマンティック編集において大きな進歩を遂げている。対応する汎用的な3D GANインバージョンフレームワークがまだ欠けており、3D顔再構成とセマンティック編集の応用が制限されている。本研究では,その3次元形状と詳細なテクスチャを忠実に復元するために,単一の顔画像から潜伏コードを予測する3D GAN逆変換の課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-14T18:49:50Z)
Pruning-based Topology Refinement of 3D Mesh using a 2D Alpha Mask [6.103988053817792]
本稿では,顔解析手法を用いて,任意の3次元メッシュのトポロジを洗練させる手法を提案する。私たちのソリューションは、それぞれの顔を2次元のソフトマップとして描画する微分可能を利用しています。我々のモジュールは3Dメッシュを生成するネットワークに非依存であるため、自己管理されたイメージベースの3D再構成パイプラインに簡単に接続することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-17T14:51:38Z)
EigenFairing: 3D Model Fairing using Image Coherence [0.884755712094096]
表面はしばしば、メッシュの顔に関連する3Dポイントとテクスチャの三角形メッシュとしてモデル化される。点が実表面の最大曲率や不連続性の臨界点に置かれない場合、メッシュの面はモデル化された表面の近くには置かれない。本稿では,物体の観察画像の集合と整合するように頂点を再構成して3次元表面モデルを完成させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-10T18:13:19Z)
Beyond 3DMM: Learning to Capture High-fidelity 3D Face Shape [77.95154911528365]
3Dモーフィブルモデル(3DMM)の適合性は、その強力な3D先行性のため、顔解析に広く有用である。以前に再建された3次元顔は、微細な形状が失われるため、視差の低下に悩まされていた。本論文は, パーソナライズされた形状が対応する人物と同一に見えるよう, パーソナライズされた形状を捉えるための完全な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-09T03:46:18Z)
3D Face Morphing Attacks: Generation, Vulnerability and Detection [3.700129710233692]
顔認識システムはモルヒネ攻撃に弱いことが判明した。本研究は,3次元の顔変形攻撃を発生させる新しい方向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-10T16:53:39Z)
Fast-GANFIT: Generative Adversarial Network for High Fidelity 3D Face Reconstruction [76.1612334630256]
我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)とDCNN(Deep Convolutional Neural Networks)の力を利用して、単一画像から顔のテクスチャと形状を再構築する。 3次元顔再構成を保存したフォトリアリスティックでアイデンティティに優れた結果を示し, 初めて, 高精度な顔テクスチャ再構成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-16T16:35:44Z)
OSTeC: One-Shot Texture Completion [86.23018402732748]
ワンショット3D顔テクスチャ補完のための教師なしアプローチを提案する。提案手法では,2次元フェースジェネレータで回転画像を再構成することにより,入力画像を3次元で回転させ,見えない領域を埋め込む。完成したテクスチャーをジェネレーターに投影することで、ターゲットイメージを先取りします。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-30T23:53:26Z)
Towards High-Fidelity 3D Face Reconstruction from In-the-Wild Images Using Graph Convolutional Networks [32.859340851346786]
本研究では,一眼レフ画像から高忠実度テクスチャで3次元顔形状を再構成する手法を提案する。提案手法は, 質的, 定量的な比較において, 高品質な結果を生成し, 最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-12T08:06:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。