Generierung von bedingten Tri-Ebenen für 3D-bewusste, ausdruckskontrollierte Porträtanimation

Core Concepts

Unser Modell Export3D kann die Gesichtsausdrücke und Kameraansichten eines Quellbildes unter Verwendung der Ausdrucks- und Kameraparameter eines Treibers explizit steuern, ohne dabei unerwünschte Erscheinungsänderungen zu verursachen.

Abstract

In dieser Arbeit präsentieren wir Export3D, eine Ein-Schuss-3D-bewusste Porträtanimationsmethode, die in der Lage ist, den Gesichtsausdruck und die Kameraansicht eines gegebenen Porträtbildes zu steuern. Um dies zu erreichen, führen wir einen Tri-Ebenen-Generator ein, der direkt eine Tri-Ebene des 3D-Priors erzeugt, indem er den Ausdrucksparameter des 3DMM in das Quellbild überträgt. Die Tri-Ebene wird dann durch differenzierbare Volumenrendering in ein Bild der gleichen Ansicht wie das Treiberbild decodiert. Bestehende Porträtanimationsmethoden verlassen sich stark auf Bildverzerrung, um den Ausdruck im Bewegungsraum zu übertragen, was eine Entkopplung von Erscheinung und Ausdruck erschwert. Im Gegensatz dazu schlagen wir einen kontrastiven Vortrainingsfrahmens für erscheinungsfreie Ausdrucksparameter vor, der unerwünschte Erscheinungsänderungen beim Übertragen von Ausdrücken über Identitäten hinweg eliminiert. Umfangreiche Experimente zeigen, dass unser Vortrainingsfrahmens die erscheinungsfreie Ausdrucksrepräsentation erlernen kann, die im 3DMM verborgen ist, und unser Modell 3D-bewusste ausdruckskontrollierte Porträtbilder ohne Erscheinungsänderungen in der Identitätsübertragung erzeugen kann.

Stats

Die Gesichtsausdrücke können durch einen 64-dimensionalen Parameter aus dem 3D-Morphable-Modell (3DMM) gesteuert werden. Die Kameraparameter werden als 25-dimensionaler Vektor dargestellt.

Quotes

"Bestehende Porträtanimationsmethoden verlassen sich stark auf Bildverzerrung, um den Ausdruck im Bewegungsraum zu übertragen, was eine Entkopplung von Erscheinung und Ausdruck erschwert." "Im Gegensatz dazu schlagen wir einen kontrastiven Vortrainingsfrahmens für erscheinungsfreie Ausdrucksparameter vor, der unerwünschte Erscheinungsänderungen beim Übertragen von Ausdrücken über Identitäten hinweg eliminiert."

Key Insights Distilled From

Learning to Generate Conditional Tri-plane for 3D-aware Expression Controllable Portrait Animation

by Taekyung Ki,... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00636.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Methode erweitern, um auch nicht-faziale Körperteile (z.B. Hals und Schultern) und Blickrichtungen zu steuern?

Um die Methode zu erweitern und auch nicht-faziale Körperteile wie Hals und Schultern sowie Blickrichtungen zu steuern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Erweiterung des Modells: Das Modell könnte um zusätzliche Schichten oder Module erweitert werden, die speziell auf die Generierung und Steuerung von nicht-fazialen Körperteilen abzielen. Dies könnte die Integration von weiteren 3D-Modellen oder -Darstellungen für den Körper umfassen. Segmentierung und Separierung: Durch die Implementierung von Segmentierungs- und Separierungsalgorithmen könnte das Modell lernen, zwischen Gesicht und anderen Körperteilen zu unterscheiden. Dies würde es ermöglichen, gezielt nur bestimmte Bereiche zu manipulieren. Ganzkörper-Modelle: Die Integration von Ganzkörper-Modellen oder -Darstellungen in das bestehende Modell würde es ermöglichen, nicht nur das Gesicht, sondern den gesamten Körper zu kontrollieren. Dies könnte durch die Verwendung von GANs oder anderen generativen Modellen erreicht werden.

Wie könnte man die Methode so anpassen, dass sie Vorder- und Hintergrund separat generieren kann?

Um die Methode anzupassen, damit sie Vorder- und Hintergrund separat generieren kann, könnten folgende Schritte unternommen werden: Segmentierung: Implementierung eines Segmentierungsmodells, das den Vordergrund (Gesicht) vom Hintergrund trennt. Dies würde es dem Modell ermöglichen, gezielt nur den Vordergrund zu manipulieren. Mehrstufige Generierung: Das Modell könnte in mehrere Schichten oder Module unterteilt werden, die jeweils für die Generierung des Vorder- bzw. Hintergrunds zuständig sind. Durch eine mehrstufige Generierung könnte eine getrennte Manipulation ermöglicht werden. Kontrollierte Rendering-Techniken: Die Implementierung von kontrollierten Rendering-Techniken, die es dem Modell ermöglichen, den Vorder- und Hintergrund separat zu rendern, könnte eine Möglichkeit sein, die Separierung zu erreichen.

Welche zusätzlichen Anwendungen könnten sich aus der Fähigkeit zur 3D-bewussten, ausdruckskontrollierten Porträtanimation ergeben?

Die Fähigkeit zur 3D-bewussten, ausdruckskontrollierten Porträtanimation könnte zu einer Vielzahl von zusätzlichen Anwendungen führen, darunter: Film- und Unterhaltungsindustrie: Die Technologie könnte in der Filmproduktion eingesetzt werden, um digitale Schauspieler zu erstellen und zu animieren, ohne auf reale Schauspieler angewiesen zu sein. Virtuelle Assistenten und Avatare: Die Möglichkeit, 3D-generierte Porträts mit kontrollierten Ausdrücken zu erstellen, könnte die Entwicklung fortschrittlicher virtueller Assistenten und Avatare für verschiedene Anwendungen vorantreiben. Kommunikation und Videokonferenzen: Die Technologie könnte in Videokonferenzanwendungen integriert werden, um realistische und ausdrucksstarke virtuelle Präsentationen von Benutzern zu ermöglichen. Medizinische Anwendungen: In der medizinischen Bildgebung könnte die Fähigkeit zur 3D-bewussten Porträtanimation genutzt werden, um präzise und detaillierte Darstellungen von Gesichtsausdrücken für diagnostische Zwecke zu erstellen.