Head3D：基于三平面特征蒸馏的完整三维头部生成
计算机视觉与模式识别
2023-03-29 v1
摘要
具有多样身份的头部生成是计算机视觉与计算机图形学中的一项重要任务，广泛应用于多媒体应用。然而，当前的全头部生成方法需要大量 3D 扫描或多视角图像来训练模型，导致数据获取成本高昂。为解决此问题，我们提出 Head3D，一种以有限多视角图像生成完整 3D 头部的方法。具体而言，我们的方法首先提取由 3D 感知生成模型 EG3D 中学习到的三平面所表示的面部先验，然后提出特征蒸馏将 3D 正面人脸传递为完整头部而不损害头部完整性。为缓解人脸与头部模型间的域差距，我们提出双判别器分别引导正面与背面头部生成。我们的模型以低成本实现了多样且完整的头部生成，具有照片级真实感渲染与高质量几何表示。大量实验从定性与定量两方面证明了我们所提 Head3D 的有效性。
引用
@article{arxiv.2303.15892,
title = {Head3D: Complete 3D Head Generation via Tri-plane Feature Distillation},
author = {Yuhao Cheng and Yichao Yan and Wenhan Zhu and Ye Pan and Bowen Pan and Xiaokang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15892},
year = {2023}
}