TIFace：通过张量辐射场与隐式表面改进人脸重建
计算机视觉与模式识别
2023-12-18 v1 图形学
摘要
本报告描述了在 ICCV 2023 研讨会“人类头部视图合成挑战赛（VSCHH）”中获得第一名的解决方案。给定人类头部的稀疏视图图像，该挑战的目标是从新视角合成图像。由于面部纹理的复杂性和光照的影响，基线方法 TensoRF 产生的结果存在明显的伪影，严重影响面部重建。为解决这一问题，我们提出了 TI-Face，分别通过张量辐射场（T-Face）和隐式表面（I-Face）来改进面部重建。具体而言，我们采用基于 SAM 的方法获取前景掩码，从而滤除背景中的强烈光照。此外，我们设计了基于掩码的约束和稀疏性约束，以有效消除渲染伪影。实验结果证明了所提改进的有效性以及我们的方法在人脸重建上的优越性能。代码将发布于 https://github.com/RuijieZhu94/TI-Face。
引用
@article{arxiv.2312.09527,
title = {TIFace: Improving Facial Reconstruction through Tensorial Radiance Fields and Implicit Surfaces},
author = {Ruijie Zhu and Jiahao Chang and Ziyang Song and Jiahuan Yu and Tianzhu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.09527},
year = {2023}
}
备注
1st place solution in the View Synthesis Challenge for Human Heads (VSCHH) at the ICCV 2023 workshop