顔の形状と顔の形状を予測する自動キャラクター顔生成手法を提案する。
1 つのポートレートのテクスチャ。ほとんどの既存の 3D ゲームに使用できます。研究テキスト
3Dモーフィング顔モデル（3DMM）が人物のプロファイルを正確に再現するには、大量の画像およびテクスチャデータのセットについてトレーニングする必要があります。
これらのデータセットのコンパイルには時間がかかる場合がありますかなり長い時間。また、このようなシステムは、新しいデータが定期的に読み込まれる場合にのみ安定して動作します。この制限を克服するために、この作品の作者である Lin、Yuan、Zou は、生成された写真ではなく、実際の人物の画像を使用しました。
彼らは最初に基づいて顔を再構築しました3D顔モーフィングモデル（3DMM）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、3D顔の形状をテンプレートのグリッドに転送します。その結果、ネットワークは顔画像と展開されたUVテクスチャマップを入力として受け取り、光の要素を予測します。
著者らは一連の実験で深層学習技術をテストし、ゲーム キャラクターの品質を他の生成モデルと比較しました。
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