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4-2 数字人建模和动画关键技术 - 金小刚
信息技术
2022-08-30
DataFunSummit2022:数字人技术峰会
M***
AI智能总结
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01 人脸肖像编辑和服装设计
人脸肖像编辑技术
:
胖瘦调整
:通过参数化重塑视频肖像的形状,实现胖瘦调整(ACM Multimedia Oral 2021)。
双下巴去除
:利用潜在空间分类技术,实现精细到粗略的人脸结构编辑(SIGGRAPH 2021)。
肖像去头发
:基于GANs的头发移除方法,从肖像中去除头发(CVPR 2022)。
虚拟服装技术
:
虚拟服饰市场
:消费者购买虚拟服装后,通过上传照片合成服装效果,应用于社交媒体。
可持续发展
:虚拟服装减少时装业废水(20%)和碳排放(10%)。
应用案例
:凌笛科技(Style3D)与国内男装公司合作,实现虚拟验证;百度AI数字人希加加采用虚拟服装技术。
02 用于睫毛抠图的数据集与基线方法
研究背景
:
现有技术多集中于人脸几何、毛发重建、眼睑重建等,但缺乏精确的睫毛编辑方案。
睫毛抠图挑战:
睫毛运动且难以静止,难以采集严格对齐的图像。
睫毛覆盖眼球和眼睑,背景难以分离替换。
EyelashNet
:
数据集
:包含5400个高质量捕获的睫毛抠图数据和5,272个虚拟睫毛抠图数据。
荧光标记系统
:用于捕捉高质量的睫毛图像和遮罩。
方法
:
数据采集
:16个相机、365nm紫外闪光灯,通过荧光标记原理对睫毛上色。
蒙版推理
:基于GCA网络,输入三分图输出睫毛蒙版。
训练
:渐进式训练,包括初始数据集(R1)和第二轮数据集(R2)。
结果
:
在采集测试数据集和互联网测试数据集上,性能优于Li and Lu [2020]和Nam et al. [2019]。
消融实验验证了蒙版推理网络和渐进式训练的有效性。
应用
:睫毛美化编辑、睫毛换颜色、睫毛增长。
03 基于深度学习的宽松衣服实时动画
研究背景
:
现有技术:
物理模拟
:基于物理定律,计算成本高。
数据驱动模型
:学习真实服装数据,性能较快。
贡献
:
基于深度学习的方法,使用虚拟骨骼模拟宽松服装复杂变形。
新方法处理模拟参数与身体运动的异质性。
方法
:
数据准备
:
物理模拟生成序列,Laplacian平滑分解为低频和高频网格。
皮肤分解为LBS模型(包含静止姿势、皮肤权重矩阵和虚拟骨骼运动序列)。
运动网络
:
低频模块
:GRULBS网络,将身体运动转换为虚拟骨骼运动,生成低频网格。
高频模块
:GRUGNN网络,提取全局和局部特征,生成高频变形。
RBF模拟参数变化
:
使用RBF网络计算不同模拟参数的权重,生成最终结果。
结果
:
性能
:单运动网络约300fps,交互式修改参数时25ms/帧。
质量
:
在宽松服装上生成结果误差最低,优于现有方法。
在紧身服装上生成结果可比。
消融实验
:RBF网络比其他方法更有效地处理模拟参数变化。
讨论
:
未来工作:碰撞处理、其他皮肤方法。
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