論文の概要: Arc2Avatar: Generating Expressive 3D Avatars from a Single Image via ID Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05379v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 17:22:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:48.367355
• Title: Arc2Avatar: Generating Expressive 3D Avatars from a Single Image via ID Guidance
• Title（参考訳）: Arc2Avatar: ID誘導による1枚の画像から表現力のある3Dアバターを生成する
• Authors: Dimitrios Gerogiannis, Foivos Paraperas Papantoniou, Rolandos Alexandros Potamias, Alexandros Lattas, Stefanos Zafeiriou,
• Abstract要約: 本稿では,人間の顔の基盤モデルを用いた最初のSDSベースの手法であるArc2Avatarについて述べる。 我々のアバターは人間の顔メッシュテンプレートとの密接な対応を維持しており、ブレンドシェープによる表現生成を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.9745497000557
• License:
• Abstract: Inspired by the effectiveness of 3D Gaussian Splatting (3DGS) in reconstructing detailed 3D scenes within multi-view setups and the emergence of large 2D human foundation models, we introduce Arc2Avatar, the first SDS-based method utilizing a human face foundation model as guidance with just a single image as input. To achieve that, we extend such a model for diverse-view human head generation by fine-tuning on synthetic data and modifying its conditioning. Our avatars maintain a dense correspondence with a human face mesh template, allowing blendshape-based expression generation. This is achieved through a modified 3DGS approach, connectivity regularizers, and a strategic initialization tailored for our task. Additionally, we propose an optional efficient SDS-based correction step to refine the blendshape expressions, enhancing realism and diversity. Experiments demonstrate that Arc2Avatar achieves state-of-the-art realism and identity preservation, effectively addressing color issues by allowing the use of very low guidance, enabled by our strong identity prior and initialization strategy, without compromising detail. Please visit https://arc2avatar.github.io for more resources.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー・セットアップにおける詳細な3Dシーンの再構築における3Dガウス・スティング(3DGS)の有効性と大規模な2次元基礎モデルの出現に着想を得て,人間の顔基盤モデルを利用した最初のSDS手法であるArc2Avatarを入力として導入した。 そこで本研究では, 合成データを微調整し, 条件を変更することで, 多様な視点の人頭生成モデルを拡張した。 我々のアバターは人間の顔メッシュテンプレートとの密接な対応を維持しており、ブレンドシェープによる表現生成を可能にしている。 これは、修正された3DGSアプローチ、接続正則化器、そして我々のタスクに適した戦略的初期化によって実現される。 さらに,ブレンドシェープ表現を改良し,リアリズムと多様性を高めるため,任意の効率的なSDSベースの補正手順を提案する。 実験により、Arc2Avatarは最先端のリアリズムとアイデンティティの保存を実現し、極めて低いガイダンスを使うことによって色問題に効果的に対処できることが示される。 さらなるリソースについてはhttps://arc2avatar.github.ioをご覧ください。

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