Изучение нейронных параметрических моделей головы (CVPR'2023)
Автор: Matthias Niessner
Загружено: 2023-04-17
Просмотров: 4480
Проект: https://simongiebenhain.github.io/NPHM/
Мы предлагаем новую 3D-морфируемую модель (3DMM) для целых человеческих голов, основанную на гибридных нейронных полях. В основе нашей модели лежит нейронное параметрическое представление, которое разделяет идентичность и выражения в дизъюнктном латентном пространстве. Для этого мы фиксируем идентичность человека в каноническом пространстве как поле со знаком расстояний (SDF) и моделируем выражения лица с помощью нейронного поля деформации. Кроме того, наше представление обеспечивает высокую точность локальных деталей за счет введения ансамбля локальных полей, сосредоточенных вокруг опорных точек лица. Для облегчения обобщения мы обучаем нашу модель на недавно полученном наборе данных из более чем 2000 сканов лиц 120 различных идентичностей, используя специализированную высокопроизводительную установку 3D-сканирования. Наш набор данных значительно превосходит аналогичные существующие наборы данных как по качеству, так и по полноте геометрии, составляя в среднем около 3,5 млн лиц на скан. Наконец, мы демонстрируем, что наш подход значительно превосходит самые современные методы с точки зрения погрешности аппроксимации и качества реконструкции.
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
