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#112
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
本論文は幾何学的推論フレームワーク Topological consistent Face from multi-view (ToFu)を提案する．ToFuは3D morphable model (3DMM)の代わりにボリューム表現を使用し，顔のと表情の間で位相的に一貫したメッシュを生成する．局所的な特徴からサンプリングされた特徴量に埋め込むことで高密度かつ正確な顔のメッシュ予測を可能とする．
新規性
マルチビュー画像から位相的に一貫した3Dメッシュを再構成する新しい体積特徴のサンプリングと精密化モデルを提案する．高解像度の皮膚と外観マップを推論するための外観キャプチャネットワークでベースメッシュと組み合わせ，アニメーションやフォトリアリスティックレンダリングに適したパッケージを形成する．メッシュの推論をほぼインタラクティブな速度で実現する．
結果
ToFuを用いることで一貫したトポロジーを持つ高忠実度の3D顔メッシュを生成することができた．形状変化と変形フィールドを暗黙的に学習することで3DMMより優れた結果が得られた．また，従来の手法に比べて速度向上を達成した．このアプローチが完全に自動化されており，MVS後のデータのクリーンアップ，従来の非剛体レジストレーション技術のパラメータ調整が不要となった．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/tianyeli/tofu
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