MUNCH：可建模独特且可控的头部
计算机视觉与模式识别
2023-10-05 v1 人工智能
图形学
机器学习
摘要
3D 人体头部的自动生成一直是计算机视觉领域一项引人入胜且具有挑战性的任务。现有方法可合成逼真头像，但对渲染输出的多样性和质量控制有限，且角色的形貌与纹理之间相关性不足。我们提出了一种方法，提供质量、多样性、可控性与真实感，并具备可解释的网络设计，这些都是该领域游戏设计艺术家所期望的特性。首先，我们提出的几何生成器识别解耦的潜在方向并生成新颖多样的样本。随后，渲染贴图生成器学习合成多种高保真基于物理的渲染贴图，包括反照率（Albedo）、光泽度（Glossiness）、高光（Specular）和法线（Normals）。对于偏好对输出进行细粒度控制的艺术家，我们引入了一种新颖的颜色变换器模型，可对生成的贴图进行语义颜色控制。我们还引入了称为独特性和新颖性的可量化指标以及一种组合指标来测试模型的整体性能。形状与纹理的演示可见：https://munch-seven.vercel.app/。我们将发布我们的模型及合成数据集。
引用
@article{arxiv.2310.02753,
title = {MUNCH: Modelling Unique 'N Controllable Heads},
author = {Debayan Deb and Suvidha Tripathi and Pranit Puri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.02753},
year = {2023}
}