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CMU & Meta|逼真生成式3D人脸模型研究

大模型1年前 (2023)发布 智源社区
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Towards Realistic Generative 3D Face Models

Aashish Rai, Hiresh Gupta, Ayush Pandey, Francisco Vicente Carrasco, Shingo Jason Takagi, Amaury Aubel, Daeil Kim, Aayush Prakash, Fernando de la Torre

提出一种3D可控生成人脸模型的方法,结合了2D人脸生成模型和语义人脸处理,能编辑具有细节的3D渲染人脸。

A Rai, H Gupta, A Pandey, F V Carrasco, S J Takagi, A Aubel, D Kim, A Prakash, F d l Torre
[CMU & Meta]

  • 动机:2D人脸模型难以准确分离面部属性,如姿态、表情和照明,限制了其编辑能力。
  • 方法:将2D人脸生成模型与语义人脸处理相结合,使用交替下降优化方法获得形状和颜色信息,并利用可微渲染训练高质量形状和颜色信息的模型。
  • 优势:在NoW基准测试中超越了现有方法,在恢复渲染人脸的身份时,比现有重建模型平均提高了10%的性能。此外,本文的方法可以直接控制3D面部表情,实现了基于文本的3D面部编辑。

https://arxiv.org/abs/2304.12483 
CMU & Meta|逼真生成式3D人脸模型研究
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