שיטת למידת מכונה חדשה מייצרת פרצופים ייחודיים לדמויות של משחקי וידאו

אנו מציעים שיטת יצירת פנים אוטומטית של דמויות המנבאת גם את צורת הפנים וגם

מרקם עבור דיוקן אחד. ניתן להשתמש בו עבור רוב משחקי התלת-ממד הקיימים. 

טקסט מחקר

על מנת שמודלים תלת-ממדיים של מורפינג (3DMM) ישחזרו במדויק את הפרופיל של האדם, עליהם להכשיר אותם על קבוצות גדולות של נתוני תמונה ומרקם.

הידור של מערכי הנתונים הללו עשוי להימשךדי הרבה זמן. כמו כן, מערכת כזו יכולה לעבוד ביציבות רק אם נתונים חדשים נטענים באופן קבוע. כדי להתגבר על מגבלה זו, מחברי העבודה, לין, יואן וזאו, השתמשו בתמונות של אנשים אמיתיים במקום בתמונות שנוצרו. 

תחילה הם שיחזרו את הפנים על סמךמודל מורפינג תלת-ממדי (3DMM) ורשתות עצביות קונבולוציות (CNN), ואז העברת צורת הפנים התלת-ממדיים לרשת תבניות. כתוצאה מכך, הרשת מקבלת תמונת פנים ומפת מרקם UV בלתי מגולגלת כקלט, ואז היא חוזה את גורמי האור.

המחברים בחנו את טכניקת הלמידה העמוקה שלהם בסדרה של ניסויים: הם השוו את האיכות של דמויות משחק עם מודלים אחרים שנוצרו. 

קרא עוד

בגלל השמש, האטמוספירה של כדור הארץ תאבד את כל החמצן החופשי

פיזיקאים יצרו אנלוגיה של חור שחור ואישרו את התיאוריה של הוקינג. לאן זה מוביל?

הפלה ומדע: מה יקרה לילדים שילדו