基于Majorization-Minimization的面部动画中非凸逆绑定问题的求解方法：算法推导
最优化与控制
2023-03-28 v2
摘要
在现代工业中，面部动画的自动化方法是必不可少的工具，因为标准blendshape头部模型由数百个控制器组成，而手动方法极其缓慢。已有不同方案被提出，可实时输出或对不同面部拓扑泛化良好。然而，所有这些先前工作都考虑了blendshape函数的线性近似，因此无法为现代逼真人脸重建提供足够高的细节水平。我们构建了一种利用二次校正项求解blendshape动画中逆绑定问题的方法，从而提高了精度。同时，由于所提出的目标函数构造，与最先进的方法相比，它产生了更稀疏的估计权重向量。前一特性意味着对解后续手动修正的需求更低，而后一特性表明手动修改也更易纳入。我们的算法是迭代的，并采用Majorization Minimization范式来应对由添加校正项所带来的复杂度增加。代理函数易于求解，并允许在每次迭代内于分量层面进一步并行化。本文与Racković等人（2023）的配套论文互补，其中我们提供了详细的实验结果与讨论，包括高度逼真的动画数据，并展示了相较最先进方法的明显优越性。
引用
@article{arxiv.2205.04289,
title = {A Majorization-Minimization Based Method for Nonconvex Inverse Rig Problems in Facial Animation: Algorithm Derivation},
author = {Stevo Racković and Cláudia Soares and Dušan Jakovetić and Zoranka Desnica},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04289},
year = {2023}
}