XAGen:富有表现力的3D头像生成
ccwgpt 2024-11-19 02:24 20 浏览 0 评论
XAGen: 3D Expressive Human Avatars Generation
标题:XAGen:富有表现力的3D头像生成
地址:https://arxiv.org/pdf/2311.13574.pdf
摘要:最近在3D感知的GAN模型方面取得的进展使得生成逼真且可控制的人体图像成为可能。然而,现有的方法主要集中在控制主要的身体关节,忽略了对表情、颌部姿势、手势等表现力属性的操作。在这项工作中,我们介绍了XAGen,这是第一个能够对身体、面部和手部进行表现力控制的3D生成模型。为了增强面部和手部等小范围区域的保真度,我们设计了一个多尺度和多部分的3D表示,以建模细节。基于这种表示,我们提出了一种多部分渲染技术,将身体、面部和手部的合成解耦,以便于模型训练并增强几何质量。此外,我们设计了多部分判别器,评估生成的化身在外观和细粒度控制能力方面的质量。实验证明,XAGen在逼真性、多样性和表现力控制能力方面超越了最先进的方法。
解决的问题:该论文要解决的问题是如何生成具有高度表情控制能力的3D人类头像 。现有的方法通常只能生成静态的或者有限的表情变化的头像,不能满足用户的个性化需求 。该论文的目标是创建一个可以根据用户的输入,生成具有多样性和真实性的3D头像,并且可以对头像的面部表情,下颌姿势,手部姿势等进行细粒度的控制 。该论文的贡献是提出了一个新颖的3D生成模型,一个多部分渲染技术,和一个多部分判别器,以实现这一目标 。
主要贡献:
- 提出了一个名为XAGen的3D生成模型,可以用于创建具有表情控制能力的人类头像,这是一个新颖的研究方向,可以应用于虚拟现实,增强现实,社交媒体等领域 。
- 利用了一个多尺度和多部分的3D表示,可以模拟人体的细节,如面部表情,下颌姿势,手部姿势等,这是一个有效的方法,可以提高生成头像的真实性和多样性 。
- 采用了一个多部分渲染技术,将人体,面部和手部的合成分离,以简化模型训练和提高几何质量,这是一个创新的技术,可以解决传统的单部分渲染技术存在的问题,如模糊,失真,遮挡等 。
- 设计了多部分判别器,用于评估生成的头像的外观和细粒度控制能力,这是一个重要的贡献,可以提升生成模型的性能和稳定性 。
系统架构:
结果:
结论:
这项工作介绍了XAGen,一种新颖的3D化身生成框架,提供了对面部表情、形状、身体姿势、颌部姿势和手势的表现力控制。通过采用多尺度和多部分表示,XAGen可以对面部和手部等小范围区域进行细节建模。通过采用多部分渲染,XAGen解耦了学习过程,产生了外观和几何的逼真细节。通过多部分判别器,我们的模型能够合成具有解耦细粒度控制能力的高质量人类化身。XAGen的能力为下游应用打开了一系列可能性,例如文本引导的化身合成和音频驱动的动画。
实际应用价值:
- 可以用于虚拟现实,增强现实,社交媒体等领域,让用户可以创建和控制自己的3D头像,增强沉浸感和交互性。
- 可以用于医学诊断和虚拟助理等领域,让专家可以通过3D头像来模拟和分析人体的状况,提供更准确和个性化的服务。
- 可以用于娱乐和教育等领域,让艺术家和教师可以通过3D头像来表达和传达自己的情感和信息,提高创造力和教学效果
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