基于多视图得分蒸馏的身份保持3D头部风格化
计算机视觉与模式识别
2025-08-21 v3 人工智能
图形学
机器学习
多媒体
摘要
3D头部风格化将逼真的面部特征转化为艺术表现，提升游戏和虚拟现实应用中的用户参与度。虽然3D感知生成器取得了显著进展，但许多3D风格化方法主要提供近前视角，难以保留原始主体的独特身份，导致输出缺乏多样性和个性化。本文通过利用PanoHead模型，从全方位360度视角合成图像，提出了一种新框架，采用负对数似然蒸馏(LD)增强身份保留并提高风格化质量。通过在3D GAN架构中集成多视图网格得分和镜像梯度，并引入得分秩权重技术，我们的方法在定性和定量方面实现了显著提升。我们的发现不仅推动了3D头部风格化的发展，也为在扩散模型和GAN之间有效蒸馏过程提供了宝贵见解，聚焦于身份保留的关键问题。请访问 https://three-bee.github.io/head_stylization 查看更多视觉效果。
引用
@article{arxiv.2411.13536,
title = {Identity Preserving 3D Head Stylization with Multiview Score Distillation},
author = {Bahri Batuhan Bilecen and Ahmet Berke Gokmen and Furkan Guzelant and Aysegul Dundar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.13536},
year = {2025}
}
备注
https://three-bee.github.io/head_stylization