Предлагаме автоматичен метод за генериране на лица на герои, който предвижда както формата на лицето, така и
текстура за един портрет. Може да се използва за повечето съществуващи 3D игри. Изследователски текст
За да могат 3D моделите за морфинг на лице (3DMM) да възпроизвеждат точно профила на човек, те трябва да бъдат обучени върху големи набори от данни за изображения и текстури.
Компилирането на тези набори от данни може да отнемедоста време. Освен това такава система може да работи стабилно само ако редовно се зареждат нови данни. За да преодолеят това ограничение, авторите на работата Лин, Юан и Зоу са използвали изображения на реални хора, а не генерирани снимки.
Първо реконструираха лицето въз основа на3D модел за морфиране на лица (3DMM) и конволюционни невронни мрежи (CNN) и след това прехвърляне на формата на 3D лицето в мрежа от шаблони. В резултат на това мрежата получава изображение на лицето и разгъната UV текстурна карта като вход и след това прогнозира светлинните фактори.
Авторите тестваха своята техника за задълбочено обучение в поредица от експерименти: те сравниха качеството на игровите герои с други генерирани модели.
Прочетете още
Поради Слънцето земната атмосфера ще загуби целия свободен кислород
Физиците са създали аналог на черна дупка и са потвърдили теорията на Хокинг. Къде води?
Аборт и наука: какво ще се случи с децата, които ще раждат