論文の概要: BFSM: 3D Bidirectional Face-Skull Morphable Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24577v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 10:34:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.925381
• Title: BFSM: 3D Bidirectional Face-Skull Morphable Model
• Title（参考訳）: BFSM:3次元双方向顔形状モデル
• Authors: Zidu Wang, Meng Xu, Miao Xu, Hengyuan Ma, Jiankuo Zhao, Xutao Li, Xiangyu Zhu, Zhen Lei,
• Abstract要約: 遠隔診断、手術計画、医学教育、身体に基づく顔シミュレーションなどの応用において、関節型顔面骨格形態モデルの構築は大きな可能性を秘めている。 しかし、このビジョンを実現するには、対面スカルデータの不足、登録精度の不足、再建と臨床応用の限定的な探究など、制約がある。 本稿では, 顔と頭蓋骨の形状推定を共有空間を通して行う3次元双方向顔・骨格形態モデル(BFSM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.3163131796241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Building a joint face-skull morphable model holds great potential for applications such as remote diagnostics, surgical planning, medical education, and physically based facial simulation. However, realizing this vision is constrained by the scarcity of paired face-skull data, insufficient registration accuracy, and limited exploration of reconstruction and clinical applications. Moreover, individuals with craniofacial deformities are often overlooked, resulting in underrepresentation and limited inclusivity. To address these challenges, we first construct a dataset comprising over 200 samples, including both normal cases and rare craniofacial conditions. Each case contains a CT-based skull, a CT-based face, and a high-fidelity textured face scan. Secondly, we propose a novel dense ray matching registration method that ensures topological consistency across face, skull, and their tissue correspondences. Based on this, we introduce the 3D Bidirectional Face-Skull Morphable Model (BFSM), which enables shape inference between the face and skull through a shared coefficient space, while also modeling tissue thickness variation to support one-to-many facial reconstructions from the same skull, reflecting individual changes such as fat over time. Finally, we demonstrate the potential of BFSM in medical applications, including 3D face-skull reconstruction from a single image and surgical planning prediction. Extensive experiments confirm the robustness and accuracy of our method. BFSM is available at https://github.com/wang-zidu/BFSM
• Abstract（参考訳）: 遠隔診断、手術計画、医学教育、身体に基づく顔シミュレーションなどの応用において、関節型顔面骨格形態モデルの構築は大きな可能性を秘めている。 しかし、このビジョンを実現するには、対面スカルデータの不足、登録精度の不足、再建と臨床応用の限定的な探究など、制約がある。 さらに、頭蓋顔面変形を有する人は、しばしば見落とされ、表現不足と限定的な傾きをもたらす。 これらの課題に対処するために、我々はまず、正常症例と稀な頭蓋顔面条件の両方を含む200以上のサンプルからなるデータセットを構築した。 それぞれのケースには、CTベースの頭蓋骨、CTベースの顔、高忠実なテクスチャ・フェイススキャンが含まれる。 第2に, 顔, 頭蓋骨, 組織間のトポロジ的整合性を確保するための新しい高密度光線マッチング登録法を提案する。 これに基づいて, 顔と頭蓋骨の形状を共有係数空間で推定できる3次元双方向顔-骨格形態モデル (BFSM) を導入するとともに, 組織厚の変化をモデル化して同一頭蓋骨から1対1の顔再構成をサポートし, 時間とともに脂肪などの個々の変化を反映する。 最後に,BFSMの医療応用の可能性を示す。 大規模な実験により,本手法の堅牢性と精度が確認された。 BFSMはhttps://github.com/wang-zidu/BFSMで利用可能である。

関連論文リスト

• FCR: Investigating Generative AI models for Forensic Craniofacial Reconstruction [2.9936254916060503]
  2次元X線画像からの頭蓋顔面再建のための汎用的枠組みを提案する。 2次元X線が頭蓋顔面再建のための生成モデルによって頭蓋骨の表現として使用されるのは、これが初めてである。 実験結果から,これは法医学の有効なツールであることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-25T13:52:59Z)
• Skull-to-Face: Anatomy-Guided 3D Facial Reconstruction and Editing [34.39385635485985]
  頭蓋骨から3D顔を引き出すことは、法科学と考古学において難しい課題である。 本稿では,エンドツーエンドの3次元顔再構成パイプラインと探索手法を提案する。 実際の頭蓋顔面データセットを用いて実験を行い,提案したパイプラインの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T16:03:27Z)
• FitDiff: Robust monocular 3D facial shape and reflectance estimation using Diffusion Models [79.65289816077629]
  拡散型3次元顔アバター生成モデルFitDiffを提案する。 本モデルでは,「近距離」2次元顔画像から抽出したアイデンティティ埋め込みを利用して,再現性のある顔アバターを高精度に生成する。 FitDiffは、顔認識の埋め込みを前提とした最初の3D LDMであり、一般的なレンダリングエンジンで使用可能な、ライティング可能な人間のアバターを再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T17:35:49Z)
• On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution Models [84.27083443424408]
  甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い 縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。 3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T10:10:46Z)
• Generating 2D and 3D Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution [68.8204255655161]
  マスターフェイス(英: master face)とは、人口の比率の高い顔認証をパスする顔画像である。 2次元および3次元の顔認証モデルに対して,これらの顔の最適化を行う。 3Dでは,2次元スタイルGAN2ジェネレータを用いて顔を生成し,深部3次元顔再構成ネットワークを用いて3次元構造を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T09:15:38Z)
• SCULPTOR: Skeleton-Consistent Face Creation Using a Learned Parametric Generator [42.25745590793068]
  本稿では,SCULPTORとSkeleton Consistencyを併用した3次元顔生成システムについて述べる。 SCULPTORのコアとなるLUCYは、プラスチック外科医とコラボレーションした最初の大規模な形状骨格顔データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T05:21:20Z)
• Sphere Face Model:A 3D Morphable Model with Hypersphere Manifold Latent Space [14.597212159819403]
  形状の忠実度とアイデンティティの整合性を両立できる単眼顔再構成のための新しい3DMMを提案する。 SFMのコアは3次元顔形状の再構成に使用できる基底行列である。 忠実な顔の形状を生成し、その形状は単眼の顔の復元において挑戦的な条件で一致している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T04:28:53Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。