Siūlome automatinį personažų veido generavimo metodą, kuris numato ir veido formą, ir
tekstūra vienam portretui. Jį galima naudoti daugeliui esamų 3D žaidimų. Tyrimo tekstas
Norint, kad „3D Morphing“ veido modeliai (3DMM) tiksliai atkurtų asmens profilį, jie turi būti mokomi didelių vaizdo ir tekstūros duomenų rinkinių.
Šių duomenų rinkinių sudarymas gali užtruktigana daug laiko. Taip pat tokia sistema gali stabiliai veikti tik tuo atveju, jei reguliariai įkeliami nauji duomenys. Siekdami įveikti šį apribojimą, darbo autoriai Linas, Yuanas ir Zou naudojo tikrų žmonių atvaizdus, o ne sukurtas nuotraukas.
Jie pirmiausia rekonstravo veidą pagal tai3D veido morfijavimo modelis (3DMM) ir konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN), o tada 3D veido forma perkeliama į šablonų tinklelį. Todėl tinklas gauna veido atvaizdą ir išvyniotą UV faktūros žemėlapį kaip įvestį, tada jis numato šviesos faktorius.
Autoriai išbandė savo gilaus mokymosi techniką atlikdami daugybę eksperimentų: palygino žaidimų personažų kokybę su kitais sukurtais modeliais.
Skaityti daugiau
Dėl Saulės Žemės atmosfera praras visą laisvą deguonį
Fizikai sukūrė juodosios skylės analogą ir patvirtino Hawkingo teoriją. Kur jis veda?
Abortas ir mokslas: kas nutiks gimdantiems vaikams