DELIFFAS：用于快速虚拟人合成的可变形光场方法
计算机视觉与模式识别
2023-10-18 v1 图形学
机器学习
摘要
生成可控且照片级真实的数字人虚拟形象是视觉与图形学中一个长期且重要的问题。近期方法在照片真实感或推理速度方面取得了很大进展，但这两种期望属性的结合仍待解决。为此，我们提出一种称为 DELIFFAS 的新颖方法，其将人的外观参数化为附着于可控可变形人体网格模型上的表面光场。其核心在于，我们用可变形双表面参数化来表示人体周围的光场，从而实现快速且准确的人体外观推断。与先前因运行缓慢只能监督单个像素或小块的方法相比，这允许对完整图像进行感知监督。我们精心设计的人体表示与监督策略带来了最先进的合成结果与推理时间。视频结果与代码可在 https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DELIFFAS 获取。
引用
@article{arxiv.2310.11449,
title = {DELIFFAS: Deformable Light Fields for Fast Avatar Synthesis},
author = {Youngjoong Kwon and Lingjie Liu and Henry Fuchs and Marc Habermann and Christian Theobalt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11449},
year = {2023}
}