Nous proposons une méthode de génération automatique de visages de personnages qui prédit à la fois la forme du visage et
texture pour un portrait. Il peut être utilisé pour la plupart des jeux 3D existants.Texte de recherche
Pour que les modèles de visage de morphing 3D (3DMM) reproduisent avec précision le profil d'une personne, ils doivent être formés sur de grands ensembles de données d'image et de texture.
La compilation de ces ensembles de données peut prendrepas mal de temps. De plus, un tel système ne peut fonctionner de manière stable que si de nouvelles données sont régulièrement chargées. Pour surmonter cette limitation, les auteurs de l'ouvrage, Lin, Yuan et Zou, ont utilisé des images de personnes réelles plutôt que des photographies générées.
Ils ont d'abord reconstruit le visage en se basant surModèle de morphing de visage 3D (3DMM) et réseaux de neurones convolutifs (CNN), puis transfert de la forme du visage 3D vers une grille de modèles. En conséquence, le réseau reçoit une image de visage et une carte de texture UV déroulée en entrée, puis il prédit les facteurs de lumière.
Les auteurs ont testé leur technique d'apprentissage profond dans une série d'expériences : ils ont comparé la qualité des personnages du jeu avec d'autres modèles générés.
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