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OmniAvatar: Una Nueva Forma de Crear Cabezas 3D Realistas

OmniAvatar permite crear cabezas humanas 3D detalladas para varias industrias.

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En el mundo digital de hoy, la habilidad de crear caras humanas realistas en 3D se ha vuelto cada vez más importante. Estas cabezas 3D realistas se pueden usar en películas, videojuegos, realidad virtual y muchas otras aplicaciones. El proyecto llamado OmniAvatar presenta una nueva forma de crear estas cabezas humanas en 3D, dando control total sobre varias características como Expresiones Faciales, formas de cabeza y ángulos de cámara.

¿Qué es OmniAvatar?

OmniAvatar es un programa de computadora que genera cabezas humanas en 3D detalladas. A diferencia de los métodos tradicionales, que pueden tener limitaciones para capturar todos los detalles sutiles de una cara, OmniAvatar utiliza técnicas avanzadas para producir cabezas que se ven realistas y pueden representar diferentes emociones. Esto significa que los usuarios pueden crear caras que muestran felicidad, tristeza, ira y otras expresiones con facilidad.

¿Cómo funciona?

OmniAvatar trabaja en dos etapas principales para producir cabezas 3D realistas.

  1. Entendiendo la forma: La primera etapa se centra en definir la forma de la cabeza usando un conjunto de controles que dictan cómo debería verse. Esto implica usar un modelo matemático especial que da una forma de representar las características de la cabeza. El modelo permite que el programa entienda variaciones en la geometría de la cabeza, como qué tan ancha o estrecha es una cara, o cuánto debería moverse la mandíbula.

  2. Creando la imagen: Una vez que se entiende la forma, la segunda etapa utiliza un método que genera la apariencia de la cabeza. Esto incluye detalles como el cabello, la textura de la piel y cómo la luz se refleja en la cabeza. El programa integra estas características de una manera que se ve consistente desde diferentes ángulos de cámara, haciendo que toda la cabeza parezca tridimensional y viva.

¿Cuáles son las características?

OmniAvatar se destaca porque logra un control preciso sobre diferentes aspectos de la cabeza:

  • Expresiones faciales: Los usuarios pueden cambiar fácilmente las expresiones de la cabeza, mostrando una amplia gama de emociones. Esto incluye cambios sutiles que son difíciles de capturar, como la ligera elevación de una boca al sonreír o las arrugas que aparecen cuando alguien frunce el ceño.

  • Control de Cámara: El programa permite un control total sobre cómo se ve la cabeza desde diferentes ángulos. Esto es importante para crear animaciones realistas donde la cabeza se mueve o gira.

  • Formas de cabeza: Se pueden crear diferentes formas de cabeza, permitiendo una amplia variedad de personajes. Esto incluye alterar características como el tamaño y la forma de la barbilla, el ancho de la frente y la profundidad de los ojos.

  • Cuello y mandíbula articulados: El modelo permite a los usuarios controlar cómo se mueve el cuello y la mandíbula, lo que añade realismo. Por ejemplo, un personaje podría inclinar la cabeza a un lado o abrir la boca para hablar.

¿Por qué es esto importante?

La capacidad de sintetizar cabezas 3D realistas tiene muchas aplicaciones prácticas. Por ejemplo:

  • Entretenimiento: En películas y videojuegos, los personajes necesitan verse reales y transmitir emociones. OmniAvatar puede ayudar a crear personajes que sean más atractivos y creíbles.

  • Realidad virtual: En experiencias de VR, tener avatares realistas que puedan expresar emociones puede mejorar la inmersión del usuario, haciendo que la experiencia se sienta más viva.

  • Comunicación digital: A medida que la interacción en línea crece, tener representaciones digitales precisas de nosotros mismos puede mejorar la comunicación, facilitando la expresión de sentimientos durante videollamadas o en redes sociales.

¿Cómo se compara OmniAvatar con otros métodos?

Muchos métodos actuales crean cabezas 3D utilizando técnicas tradicionales que pueden carecer del realismo o flexibilidad que ofrece OmniAvatar. Otros sistemas a menudo dependen de imágenes 2D básicas y tienen problemas para mantener la misma apariencia cuando la cabeza cambia de posición o expresión. OmniAvatar supera estas limitaciones al considerar las características tridimensionales de la cabeza y aplicar una comprensión más profunda de la estructura facial.

¿Qué hace único a OmniAvatar?

Uno de los aspectos únicos de OmniAvatar es cómo integra la geometría en el proceso de creación de imágenes. Al entender la forma de la cabeza en detalle, el programa puede crear representaciones más precisas y dinámicas. Además, permite realizar ajustes en tiempo real. Esto significa que cualquier persona que use la herramienta puede modificar la cabeza al instante, viendo los cambios aparecer de inmediato en lugar de esperar tiempos de renderizado largos.

Desafíos y direcciones futuras

Aunque OmniAvatar marca un paso importante en la síntesis de cabezas, aún quedan desafíos. Por ejemplo, lograr expresiones dinámicas aún más detalladas o crear identidades completamente nuevas sin requerir un gran conjunto de datos de entrenamiento podría mejorar aún más el modelo.

Mirando hacia adelante, hay potencial para que OmniAvatar se aplique en contextos aún más amplios. Por ejemplo, podría usarse en herramientas educativas donde los estudiantes aprendan sobre la anatomía humana a través de cabezas 3D animadas. De manera similar, podría servir en simulaciones de entrenamiento para profesionales de la salud, permitiéndoles practicar la comunicación con pacientes a través de avatares realistas.

Conclusión

OmniAvatar es una herramienta poderosa que abre nuevas puertas en la creación de cabezas humanas 3D. Con su control avanzado sobre expresiones, formas y ángulos de cámara, proporciona una solución versátil para varias industrias. A medida que la tecnología continúa mejorando, herramientas como OmniAvatar jugarán un papel esencial en la transformación de la comunicación digital, el entretenimiento e incluso la educación. El futuro de la síntesis de cabezas 3D realistas se ve brillante con las innovaciones que trae OmniAvatar.

Fuente original

Título: OmniAvatar: Geometry-Guided Controllable 3D Head Synthesis

Resumen: We present OmniAvatar, a novel geometry-guided 3D head synthesis model trained from in-the-wild unstructured images that is capable of synthesizing diverse identity-preserved 3D heads with compelling dynamic details under full disentangled control over camera poses, facial expressions, head shapes, articulated neck and jaw poses. To achieve such high level of disentangled control, we first explicitly define a novel semantic signed distance function (SDF) around a head geometry (FLAME) conditioned on the control parameters. This semantic SDF allows us to build a differentiable volumetric correspondence map from the observation space to a disentangled canonical space from all the control parameters. We then leverage the 3D-aware GAN framework (EG3D) to synthesize detailed shape and appearance of 3D full heads in the canonical space, followed by a volume rendering step guided by the volumetric correspondence map to output into the observation space. To ensure the control accuracy on the synthesized head shapes and expressions, we introduce a geometry prior loss to conform to head SDF and a control loss to conform to the expression code. Further, we enhance the temporal realism with dynamic details conditioned upon varying expressions and joint poses. Our model can synthesize more preferable identity-preserved 3D heads with compelling dynamic details compared to the state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively. We also provide an ablation study to justify many of our system design choices.

Autores: Hongyi Xu, Guoxian Song, Zihang Jiang, Jianfeng Zhang, Yichun Shi, Jing Liu, Wanchun Ma, Jiashi Feng, Linjie Luo

Última actualización: 2023-03-27 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2303.15539

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.15539

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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