Fotorealistische und animierbare Avatars aus einer einzelnen Eingabeaufnahme durch Morphable Diffusion

Core Concepts

Unser Morphable Diffusion Modell ermöglicht die Erstellung hochqualitativer, fotorealistischer und animierbarer Avatars aus einer einzelnen Eingabeaufnahme, indem es einen 3D-Morphable-Modell-Ansatz in ein leistungsfähiges diffusionsbasiertes Generierungsmodell integriert.

Abstract

Die Studie präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Erstellung fotorealistischer und animierbarer Avatars aus einer einzelnen Eingabeaufnahme. Das vorgeschlagene Morphable Diffusion Modell kombiniert einen state-of-the-art diffusionsbasierten Ansatz zur konsistenten Generierung von Mehrfachansichten mit einem 3D-Morphable-Modell, um die Rekonstruktionsqualität zu verbessern und die Kontrolle über die Generierung zu erhöhen. Im Einzelnen: Das Modell nutzt einen 3D-Morphable-Modell-Ansatz, um die Diffusion auf die Merkmale des 3D-Modells auszurichten und so eine höhere Identitätserhaltung und Ausdruckskontrolle zu erreichen. Es wird ein neuartiges, effizientes Trainingsszenario vorgeschlagen, bei dem die Rekonstruktion (basierend auf dem Eingabebild) und die Animation (basierend auf dem 3D-Modell) getrennt trainiert werden. Dies ermöglicht die Generierung neuer Gesichtsausdrücke für eine unbekannte Person ausgehend von einer einzelnen Eingabeaufnahme. Umfangreiche quantitative und qualitative Evaluierungen zeigen, dass das Morphable Diffusion Modell die Leistung bestehender Methoden zur Avatarmodellierung aus einer einzelnen Aufnahme deutlich übertrifft, sowohl in Bezug auf die Rekonstruktionsqualität als auch auf die Kontrolle über Gesichtsausdruck und Pose.

Stats

"Unser Morphable Diffusion Modell produziert die besten Ergebnisse über alle Metriken hinweg, einschließlich SSIM, LPIPS, FID, PCK und Face Re-ID." "Unsere Methode ist die einzige, die in der Lage ist, die korrekten Körperhaltungen bei der Mehrfachansichten-Synthese zu rekonstruieren."

Quotes

"Unser vorgeschlagener Rahmen ist der erste Diffusionsmodell, das die Erstellung vollständig 3D-konsistenter, animierbarer und fotorealistischer menschlicher Avatars aus einer einzigen Aufnahme eines unbekannten Subjekts ermöglicht." "Die Kombination eines leistungsfähigen Diffusionsnetzwerks und der 3D-Modell-Konditionierung ermöglicht erstmals den Aufbau eines hochfotorealistischen animierbaren Kopfmodells einer unbekannten Person ausgehend von einer einzigen Eingabeaufnahme mit einem unbekannten Gesichtsausdruck als Steuersignal."

Key Insights Distilled From

Morphable Diffusion

by Xiyi Chen,Ma... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.04728.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Ansatz erweitert werden, um die Generalisierungsfähigkeit auf eine größere Vielfalt an Ethnien, Hairstyles und Kameraparametern zu verbessern?

Um die Generalisierungsfähigkeit auf eine größere Vielfalt an Ethnien, Hairstyles und Kameraparametern zu verbessern, könnten folgende Erweiterungen des vorgestellten Ansatzes in Betracht gezogen werden: Datenvielfalt erhöhen: Durch die Integration von Datensätzen mit einer breiteren Vielfalt an Ethnien, Frisuren und Kameraparametern könnte das Modell besser auf verschiedene Merkmale und Szenarien trainiert werden. Dies würde dazu beitragen, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Augmentationstechniken: Durch die Anwendung von Augmentationstechniken wie Bildrotationen, Spiegelungen, Farbvariationen und anderen Transformationen während des Trainings könnte das Modell robuster gegenüber Variationen in Ethnien, Frisuren und Kameraparametern gemacht werden. Diversität im Morphable Model: Die Integration eines Morphable Models, das eine breitere Palette von Gesichtsformen, Frisuren und Hauttönen berücksichtigt, könnte die Fähigkeit des Modells verbessern, verschiedene Merkmale zu generalisieren und realistische Avatare zu generieren. Transfer Learning: Durch die Verwendung von Transfer Learning von Modellen, die auf vielfältigeren Datensätzen trainiert wurden, könnte das Modell auf eine größere Vielfalt von Merkmalen und Szenarien vorbereitet werden, um die Generalisierungsfähigkeit zu verbessern.

Wie könnte der Ansatz angepasst werden, um eine vollständig integrierte 3D-Rekonstruktion ohne Abhängigkeit von externen Systemen zu ermöglichen?

Um eine vollständig integrierte 3D-Rekonstruktion ohne Abhängigkeit von externen Systemen zu ermöglichen, könnten folgende Anpassungen am Ansatz vorgenommen werden: End-to-End-Training: Durch die Integration eines Mechanismus zur 3D-Rekonstruktion innerhalb des Modells selbst könnte eine end-to-end-Trainingspipeline geschaffen werden, die die Notwendigkeit externer Systeme zur Rekonstruktion beseitigt. Erweiterte Architektur: Die Architektur des Modells könnte so erweitert werden, dass sie sowohl die Generierung von Avataren als auch die 3D-Rekonstruktion aus den generierten Bildern umfasst. Dies würde eine vollständig integrierte Lösung schaffen. Selbstüberwachung: Das Modell könnte mit Mechanismen zur Selbstüberwachung ausgestattet werden, um die Qualität der 3D-Rekonstruktion zu bewerten und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, ohne auf externe Systeme angewiesen zu sein. Verbesserte Datenrepräsentation: Durch die Verwendung von fortgeschrittenen Datenrepräsentationen und -strukturen könnte das Modell in der Lage sein, die 3D-Rekonstruktion direkt aus den generierten Bildern zu erzeugen, ohne auf externe Hilfsmittel zurückgreifen zu müssen. Durch diese Anpassungen könnte der Ansatz eine vollständig integrierte 3D-Rekonstruktionsfähigkeit ohne externe Abhängigkeiten erreichen, was die Effizienz und Flexibilität des Systems verbessern würde.