Animacja twarzy w czasie rzeczywistym dla stylizowanej postaci 3D z dynamiką emocji
Author
Venue
ACM
Abstract
Naszym celem jest poprawa wydajności i skuteczności technik produkcji animacji. Przedstawiamy dwa rozwiązania działające w czasie rzeczywistym, które sterują ekspresją postaci w sposób spójny geometrycznie i poprawny percepcyjnie. Nasze pierwsze rozwiązanie łączy techniki animacji klatek kluczowych z modelami uczenia maszynowego. Proponujemy sieć transferu emocji 3D, która wykorzystuje dwuwymiarowy obraz człowieka do generowania stylizowanych parametrów rigów 3D. Nasze drugie rozwiązanie łączy techniki animacji oparte na blendshape'ach z modelami uczenia maszynowego. Proponujemy sieć adaptacji blendshape, która generuje ruchy parametrów rigu postaci z zachowaniem spójności geometrycznej i stabilności czasowej. Skuteczność naszego systemu wykazujemy poprzez porównanie go z produktem komercyjnym Faceware. Wyniki pokazują, że oceny rozpoznawalności, intensywności i atrakcyjności wyrazów twarzy postaci animowanych za pomocą naszych systemów są statystycznie wyższe niż w przypadku Faceware. Nasze wyniki mogą zostać wdrożone do procesu tworzenia animacji, pomagając animatorom w szybszym i dokładniejszym tworzeniu wyrazów twarzy.
