从 2D 到 3D 的生动漫画
计算机视觉与模式识别
2018-03-28 v3
摘要
漫画是一种以抽象、简单和夸张的视角表达主题的艺术形式。虽然许多漫画是 2D 图像，但本文提出了一种以最少用户交互从 2D 漫画图像生成富有表现力的 3D 漫画的算法。我们方法的关键思想是引入一种具有外推能力的内在形变表示，使我们能够从标准人脸数据集创建一个形变空间，该空间在保持人脸约束的同时，足够大以生成夸张的人脸模型。在所提出的形变表示的基础上，我们构建了一个优化模型，以自动寻找能够捕捉 2D 漫画图像风格的 3D 漫画。实验表明，与直接使用 3DMM 和 FaceWareHouse 等经典参数化人脸模型的拟合方法相比，我们的方法在表达漫画方面具有更好的能力。此外，我们的方法基于标准人脸数据集，避免了构建复杂的 3D 漫画训练集，这在实际应用中提供了极大的灵活性。
引用
@article{arxiv.1803.06802,
title = {Alive Caricature from 2D to 3D},
author = {Qianyi Wu and Juyong Zhang and Yu-Kun Lai and Jianmin Zheng and Jianfei Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.06802},
year = {2018}
}
备注
Accepted to CVPR 2018