Ми пропонуємо автоматичний метод створення обличчя персонажа, який передбачає як форму обличчя, так і
Його можна використовувати для більшості існуючих 3D-ігор.текст дослідження
Для того, щоб 3D-морфіруемие моделі осіб (3DMMs) точно відтворювали профіль людини, вони повинні бути навчені на великих наборах даних зображень і текстур даних.
Складання цих наборів даних може зайняти досить багато часу.Щоб подолати це обмеження, автори дослідження Лінь, Юань і Цзоу використовували не згенеровані фотографії, а зображення реальних людей.
Спочатку вони реконструювали обличчя на основі3D-морфіруемой моделі особи (3DMM) і згортальних нейронних мереж (CNNs), а потім переносили форму 3D-особи на сітку шаблонів. У результаті мережа отримує зображення особи і розгорнуту УФ-текстурну карту в якості вхідних даних, а потім вона прогнозує коефіцієнти освітлення.
Автори перевірили свою методику глибокого навчання в серії експериментів: вони порівняли якість ігрових персонажів з іншими згенерованими моделями.
Читати далі
Через Сонця атмосфера Землі втратить весь вільний кисень
Фізики створили аналог чорної діри і підтвердили теорію Хокінга. До чого це призведе?
Аборти і наука: що буде з дітьми, яких народять