OmniAvatar : Une nouvelle façon de créer des têtes 3D réalistes
OmniAvatar permet de créer des têtes humaines 3D détaillées pour plusieurs secteurs.
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Table des matières
Dans le monde numérique d'aujourd'hui, la capacité de créer des visages humains réalistes en 3D est de plus en plus importante. Ces têtes 3D réalistes peuvent être utilisées dans des films, des jeux vidéo, la réalité virtuelle et plein d'autres applis. Le projet nommé OmniAvatar propose une nouvelle façon de créer ces têtes humaines en 3D, donnant un contrôle total sur différentes caractéristiques comme les Expressions faciales, les formes de tête et les angles de caméra.
Qu'est-ce qu'OmniAvatar ?
OmniAvatar est un programme informatique qui génère des têtes humaines en 3D détaillées. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui peuvent avoir des limites pour capturer tous les subtils détails d'un visage, OmniAvatar utilise des techniques avancées pour produire des têtes qui ont l'air réalistes et peuvent représenter différentes émotions. Ça veut dire que les utilisateurs peuvent créer des visages qui montrent la joie, la tristesse, la colère et d'autres expressions facilement.
Comment ça marche ?
OmniAvatar fonctionne en deux étapes principales pour produire des têtes 3D réalistes.
Comprendre la forme : La première étape consiste à définir la forme de la tête à l'aide d'un ensemble de contrôles qui dictent comment la tête doit avoir l'air. Ça implique d'utiliser un modèle mathématique spécial qui permet de représenter les caractéristiques de la tête. Le modèle aide le programme à comprendre les variations dans la géométrie de la tête, comme la largeur ou la finesse d'un visage, ou combien la mâchoire doit bouger.
Créer l'image : Une fois la forme comprise, la seconde étape utilise une méthode qui génère l'apparence de la tête. Ça inclut des détails comme les cheveux, la texture de la peau et comment la lumière se reflète sur la tête. Le programme intègre ces caractéristiques d'une manière qui a l'air cohérente sous différents angles de caméra, faisant en sorte que la tête entière semble tridimensionnelle et vivante.
Quelles sont les caractéristiques ?
OmniAvatar se démarque parce qu'il permet un contrôle précis sur différents aspects de la tête :
Expressions faciales : Les utilisateurs peuvent changer facilement les expressions de la tête, montrant une large gamme d'émotions. Ça inclut des changements subtils qui sont souvent difficiles à capturer, comme le léger sourire ou les plis qui apparaissent quand quelqu'un fronce les sourcils.
Contrôle de la caméra : Le programme permet un contrôle total sur comment la tête est vue sous différents angles. C'est important pour créer des animations réalistes où la tête bouge ou se tourne.
Formes de tête : Différentes formes de tête peuvent être créées, permettant une grande variété de personnages. Ça inclut de modifier des caractéristiques comme la taille et la forme du menton, la largeur du front et la profondeur des yeux.
Cou et mâchoire articulés : Le modèle permet aux utilisateurs de contrôler comment le cou et la mâchoire bougent, ce qui ajoute au réalisme. Par exemple, un personnage peut incliner sa tête sur le côté ou ouvrir la bouche pour parler.
Pourquoi c'est important ?
La capacité à synthétiser des têtes 3D réalistes a plein d'applis pratiques. Par exemple :
Divertissement : Dans les films et les jeux vidéo, les personnages doivent avoir l'air réel et transmettre des émotions. OmniAvatar peut aider à créer des personnages plus engageants et crédibles.
Réalité virtuelle : Dans les expériences VR, avoir des avatars réalistes qui peuvent exprimer des émotions peut renforcer l'immersion des utilisateurs, rendant l'expérience plus vivante.
Communication numérique : À mesure que l'interaction en ligne grandit, avoir des représentations numériques précises de nous-mêmes peut améliorer la communication, rendant plus facile l'expression des sentiments lors des appels vidéo ou sur les réseaux sociaux.
Comment OmniAvatar se compare à d'autres méthodes ?
Beaucoup de méthodes actuelles créent des têtes 3D en utilisant des techniques traditionnelles qui peuvent manquer de réalisme ou de flexibilité qu'OmniAvatar offre. D'autres systèmes s'appuient souvent sur des images 2D basiques et ont du mal à maintenir la même apparence quand la tête change de position ou d'expression. OmniAvatar surmonte ces limites en prenant en compte les caractéristiques tridimensionnelles de la tête et en appliquant une compréhension plus profonde de la structure faciale.
Qu'est-ce qui rend OmniAvatar unique ?
Un des aspects uniques d'OmniAvatar est sa façon d'intégrer la géométrie dans le processus de création d'image. En comprenant la forme de la tête en détail, le programme peut créer des représentations plus précises et dynamiques. De plus, il permet des ajustements en temps réel. Ça veut dire que n'importe qui utilisant l'outil peut modifier la tête en direct, voyant les changements apparaître instantanément plutôt que d'attendre des temps de rendu longs.
Défis et orientations futures
Bien qu'OmniAvatar représente une avancée significative dans la synthèse des têtes, des défis demeurent. Par exemple, atteindre des expressions dynamiques encore plus détaillées ou créer de nouvelles identités sans nécessiter de grandes quantités de données d'entraînement pourrait améliorer le modèle.
En regardant vers l'avenir, il y a du potentiel pour qu'OmniAvatar soit appliqué dans des contextes encore plus larges. Par exemple, ça pourrait être utilisé dans des outils éducatifs où les étudiants apprennent l'anatomie humaine via des têtes 3D animées. De même, ça pourrait servir dans des simulations de formation pour les professionnels de la santé, leur permettant de s'exercer à communiquer avec des patients à travers des avatars réalistes.
Conclusion
OmniAvatar est un outil puissant qui ouvre de nouvelles portes dans la création de têtes humaines 3D. Avec son contrôle avancé sur les expressions, les formes et les angles de caméra, il fournit une solution polyvalente pour différentes industries. À mesure que la technologie continue de s'améliorer, des outils comme OmniAvatar joueront un rôle essentiel dans la façon de communiquer numériquement, le divertissement et même l'éducation. L'avenir de la synthèse des têtes 3D réalistes s'annonce prometteur avec les innovations d'OmniAvatar.
Titre: OmniAvatar: Geometry-Guided Controllable 3D Head Synthesis
Résumé: 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.
Auteurs: Hongyi Xu, Guoxian Song, Zihang Jiang, Jianfeng Zhang, Yichun Shi, Jing Liu, Wanchun Ma, Jiashi Feng, Linjie Luo
Dernière mise à jour: 2023-03-27 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2303.15539
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.15539
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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