Proponiamo un metodo automatico di generazione del volto dei caratteri che prevede sia la forma del viso che
trama per un ritratto. Può essere utilizzato per la maggior parte dei giochi 3D esistenti. Testo di ricerca
Affinché i 3D Morphing Face Models (3DMM) riproducano accuratamente il profilo di una persona, devono essere addestrati su grandi set di dati di immagini e texture.
La compilazione di questi set di dati potrebbe richiedereparecchio tempo. Inoltre, un tale sistema può funzionare stabilmente solo se i nuovi dati vengono caricati regolarmente. Per superare questa limitazione, gli autori dell'opera, Lin, Yuan e Zou, hanno utilizzato immagini di persone reali anziché fotografie generate.
Per prima cosa hanno ricostruito il viso in base a3D face morphing model (3DMM) e convolutional neural networks (CNNs), quindi trasferimento della forma della faccia 3D a una griglia di modelli. Di conseguenza, la rete riceve un'immagine del viso e una mappa di texture UV srotolata come input, quindi prevede i fattori di luce.
Gli autori hanno testato la loro tecnica di deep learning in una serie di esperimenti: hanno confrontato la qualità dei personaggi del gioco con altri modelli generati.
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