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3D

Animazione facciale veloce da video

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Author

Iñaki Navarro, Dario Kneubuehler, Tijmen Verhulsdonck, Eloi du Bois, William Welch, Vivek Verma, Ian Sachs, Kiran Bhat

Venue

Conferenza ACM SIGGRAPH 2021

Abstract

L'animazione facciale in tempo reale per personaggi 3D virtuali ha importanti applicazioni quali AR/VR, intrattenimento 3D interattivo, pre-visualizzazione e videoconferenza. Tuttavia, nonostante importanti progressi nella ricerca sul tracciamento facciale e sulla performance capture, esistono pochissimi esempi commerciali di applicazioni di animazione facciale in tempo reale nel mercato consumer. L'adozione di massa richiede prestazioni in tempo reale su hardware standard e un'animazione visivamente piacevole che sia robusta alle condizioni del mondo reale, senza richiedere una calibrazione manuale. Presentiamo un framework di deep learning end-to-end per la regressione dei pesi dell'animazione facciale da video che affronta la maggior parte di queste sfide. La nostra formulazione è veloce (3,2 ms), utilizza immagini di volti umani reali insieme a milioni di fotogrammi renderizzati sinteticamente per addestrare la rete su scenari del mondo reale e produce animazioni visivamente piacevoli e prive di jitter.