- …
- …
#102
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
本論文ではVariTexを提案する．これはテクスチャの変分潜在的特徴空間を学習する手法であり，新しいアイデンティティのサンプリングを可能にするものである。この生成モデルをパラメトリックな顔モデルと組み合わせることで外観，頭部の向き，顔の形状，顔の表情を独立して制御できる．また，人間の頭部の画像を生成するために髪の毛などの詳細情報を追加する加算デコーダを提案する．
新規性
変分潜在特徴空間を学習するVariTexを提案する．学習された顔のテクスチャとパラメトリックな顔モデルの制御を組み合わせることで，外観，頭部の向き，顔の形状，顔の表情を細かく制御できる．3次元形状の取得が困難な領域(髪の毛，耳，口の中など)に対して適当な出力を合成する．
結果
提案したVariTexのフレームワークはポーズとジオメトリの両方を制御しながら新しいアイデンティティをサンプリングすることでより広い範囲で制御されたポーズと表情でレンダリングすることができた．単眼の顔画像から任意のポーズや表情を持つ画像にレンダリングし，髪の毛，耳，口の中など表現が難しい顔の外部領域も一貫して生成した．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/mcbuehler/VariTex
- …
- …