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3Dを活用した表情制御可能な肖像画アニメーション生成


コアコンセプト
本論文では、3D形状情報を活用して、入力画像の表情と視点を制御可能な肖像画アニメーション生成手法を提案する。表情パラメータを直接的に画像特徴に注入することで、表情と外見の分離を実現し、クロスアイデンティティの表情転写時の外見変化を抑制する。
抽象
本論文では、3D-aware肖像画アニメーション手法「Export3D」を提案している。 まず、表情パラメータと外見情報が強く結びついている問題に着目し、対照学習に基づく表情特徴抽出手法を提案する。これにより、表情情報と外見情報を分離した表情特徴を得ることができる。 次に、この表情特徴を用いて、入力画像の表情と視点を制御可能な3D表現(tri-plane)を生成する。具体的には、入力画像と運転表情パラメータを入力とし、表情適応的なレイヤー正規化を用いてtri-planeを生成する。 最後に、生成したtri-planeを体積レンダリングにより2D画像に変換し、超解像処理を行うことで、最終的な出力画像を得る。 実験の結果、提案手法は表情と外見の分離を実現し、クロスアイデンティティの表情転写時の外見変化を抑制できることを示している。また、3D表現を用いることで、視点制御も可能となっている。
統計
表情パラメータβは64次元のベクトルである。 カメラパラメータpは25次元のベクトルである。
引用
なし

より深い問い合わせ

3Dモデルを用いることで、顔以外の体の部位の制御は可能になるのか?

本研究では、3Dモデルを使用して顔の表情とカメラビューを制御する手法が提案されていますが、3Dモデルを使用することで顔以外の体の部位の制御も可能と考えられます。具体的には、3Dモデルを用いて体の他の部位(例:首、肩など)の形状や動きをモデリングし、それらの部位を制御するためのパラメータを導入することで、全体的な身体の制御が可能になると考えられます。このようなアプローチを取ることで、よりリアルな仮想アバターや身体全体の動きを制御するアプリケーションが実現できる可能性があります。

他の属性(年齢、性別など)の分離は可能か?

提案手法では、表情と外見の分離を実現するために、対照的な事前学習フレームワークを導入しています。このフレームワークを用いて、外見情報を排除した表情の表現を取得し、異なる表情のクロスアイデンティティ転送を可能にしています。同様に、他の属性(年齢、性別など)の分離も可能であると考えられます。属性に関連するパラメータを適切にモデリングし、それらのパラメータを外見情報から分離することで、他の属性を制御することができると予想されます。このようなアプローチを取ることで、複数の属性を個別に制御するアプリケーションの実現が可能となるでしょう。

本手法を応用して、仮想アバターの生成や、他言語映画のダビングなどのアプリケーションを実現できるか?

提案された手法は、3D-aware portrait image animationを実現するものであり、顔の表情とカメラビューを制御することが可能です。この手法を応用することで、仮想アバターの生成や他言語映画のダビングなどの様々なアプリケーションを実現することができます。例えば、仮想アバターの生成では、異なる表情やカメラビューを与えることでリアルなアバターを作成することが可能です。また、他言語映画のダビングでは、口の動きや表情を制御することで、異なる言語の音声に合わせたリップシンクを実現することができます。提案手法は柔軟性が高く、様々なアプリケーションに応用可能であると言えます。
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