論文の概要: CartoonAlive: Towards Expressive Live2D Modeling from Single Portraits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17327v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 08:52:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.924215
- Title: CartoonAlive: Towards Expressive Live2D Modeling from Single Portraits
- Title（参考訳）: CartoonAlive: 単一ポートレートからのExpressive Live2Dモデリングを目指して
- Authors: Chao He, Jianqiang Ren, Jianjing Xiang, Xiejie Shen,
- Abstract要約: 単一入力ポートレート画像から高品質なLive2Dデジタル人間を生成する革新的な手法であるCartoonAliveを提案する。
本研究は,インタラクティブな2Dアニメキャラクターを制作し,デジタルコンテンツ作成と仮想キャラクターアニメーションの新たな可能性を開くための,実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3695921386586667
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the rapid advancement of large foundation models, AIGC, cloud rendering, and real-time motion capture technologies, digital humans are now capable of achieving synchronized facial expressions and body movements, engaging in intelligent dialogues driven by natural language, and enabling the fast creation of personalized avatars. While current mainstream approaches to digital humans primarily focus on 3D models and 2D video-based representations, interactive 2D cartoon-style digital humans have received relatively less attention. Compared to 3D digital humans that require complex modeling and high rendering costs, and 2D video-based solutions that lack flexibility and real-time interactivity, 2D cartoon-style Live2D models offer a more efficient and expressive alternative. By simulating 3D-like motion through layered segmentation without the need for traditional 3D modeling, Live2D enables dynamic and real-time manipulation. In this technical report, we present CartoonAlive, an innovative method for generating high-quality Live2D digital humans from a single input portrait image. CartoonAlive leverages the shape basis concept commonly used in 3D face modeling to construct facial blendshapes suitable for Live2D. It then infers the corresponding blendshape weights based on facial keypoints detected from the input image. This approach allows for the rapid generation of a highly expressive and visually accurate Live2D model that closely resembles the input portrait, within less than half a minute. Our work provides a practical and scalable solution for creating interactive 2D cartoon characters, opening new possibilities in digital content creation and virtual character animation. The project homepage is https://human3daigc.github.io/CartoonAlive_webpage/.
- Abstract（参考訳）: 大規模なファンデーションモデル、AIGC、クラウドレンダリング、リアルタイムモーションキャプチャ技術の急速な進歩により、デジタル人間は、シンクロナイズされた表情と身体の動きを達成することができ、自然言語によって駆動されるインテリジェントな対話に従事し、パーソナライズされたアバターの迅速な作成を可能にしている。
現在のデジタル人間に対する主流のアプローチは、主に3Dモデルと2Dビデオベースの表現に焦点を当てているが、インタラクティブな2D漫画スタイルのデジタル人間はあまり注目されていない。
複雑なモデリングと高いレンダリングコストを必要とする3Dデジタル人間や、柔軟性とリアルタイムの対話性に欠ける2Dビデオベースのソリューションと比較して、2D漫画スタイルのLive2Dモデルは、より効率的で表現力のある代替手段を提供する。
従来の3Dモデリングを必要とせずに、層状セグメンテーションを通じて3Dライクな動作をシミュレートすることで、Live2Dは動的およびリアルタイムな操作を可能にする。
本稿では,1枚のポートレート画像から高品質なLive2Dデジタル人間を生成する革新的な手法であるCartoonAliveを提案する。
CartoonAliveは3D顔モデリングでよく使われる形状ベースの概念を活用して、Live2Dに適した顔の混合パターンを構築する。
そして、入力画像から検出された顔のキーポイントに基づいて、対応するブレンドシェープ重みを推測する。
このアプローチは、30分以内で入力ポートレートによく似た、非常に表現力が高く視覚的に正確なLive2Dモデルを高速に生成することを可能にする。
本研究は,インタラクティブな2Dアニメキャラクタを作成し,デジタルコンテンツ作成と仮想キャラクターアニメーションの新たな可能性を開くための,実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。
プロジェクトのホームページはhttps://human3daigc.github.io/CartoonAlive_webpage/。
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