Dataset sintetico innovativo per il modeling della testa

Rilevare teste umane, stimare punti chiave e creare modelli 3D della testa sono compiti importanti con tanti usi. Però, i dataset raccolti dal mondo reale spesso hanno problemi come bias, preoccupazioni sulla privacy e questioni etiche. Molti di questi dataset sono raccolti in laboratorio, il che rende difficile per i modelli funzionare bene nel mondo reale.

Questo articolo parla di un nuovo dataset creato usando tecniche digitali per generare immagini di teste umane. Il dataset ha oltre 1 milione di immagini di alta qualità, e ognuna arriva con informazioni dettagliate sulle caratteristiche 3D della testa, punti facciali e contorni. Introduciamo anche un nuovo tipo di modello che può trovare teste e costruire modelli 3D da una sola foto in un colpo. I nostri test mostrano che i modelli addestrati su questi dati sintetici funzionano molto bene quando testati con immagini reali. Questo dataset può essere usato per tanti compiti diversi e offre una visione ampia delle teste umane.

Inoltre, spieghiamo come creiamo questi dati sintetici, così altri possono usare lo stesso metodo per le loro necessità. Il dataset e il codice sono disponibili per chiunque voglia usarli.

#La Necessità di Dataset di Alta Qualità

Negli ultimi anni, molte aree della visione artificiale hanno bisogno di dataset di alta qualità, specialmente per compiti che coinvolgono teste umane. Ottenere modelli precisi delle teste è importante per il riconoscimento facciale, l'animazione, la realtà aumentata e l'imaging medico. Ma i dataset tradizionali spesso si concentrano troppo su un aspetto solo, come i punti facciali, o hanno bassa risoluzione e tipi di informazioni limitate.

Di solito, trovare teste inizia con il rilevamento del viso e poi determinando i punti chiave in quel viso. Anche se i metodi di bounding box per il rilevamento facciale possono essere utili, non funzionano bene per il modeling 3D. Questo perché questi metodi guardano spesso solo a poche pose e mancano della varietà necessaria per un accurate modeling 3D. Inoltre, i dataset della vita reale possono creare problemi di privacy ed etica, rendendo difficile raccogliere e usare i dati legalmente. Dataset noti a volte vengono ritirati a causa di problemi di licensing. Usare dataset sintetici può aiutare a combattere contro questi problemi di privacy ed etica.

#Creare un Dataset Diversificato

Miriamo a risolvere il problema più grande nella ricerca sulle teste umane creando un grande e diversificato Dataset Sintetico usando tecniche di modeling avanzate. Questo dataset include caratteristiche chiave della testa, postura della testa, forma della testa, contorni facciali e punti facciali 2D. Usando tecniche provate per nascondere informazioni personali e includere una vasta gamma di scene del mondo reale, ci assicuriamo che il dataset raggiunga i suoi obiettivi.

#Contributi Principali

#Dataset Sintetico su Larga Scala

Abbiamo creato un dataset sintetico con oltre 1 milione di immagini. Ogni testa nelle immagini ha una rete 3D dettagliata. Questo dataset fornisce una fonte ricca e varia per addestrare e valutare modelli che trattano compiti legati alla testa. I nostri test confermano la qualità, l'accuratezza e la capacità dei modelli addestrati su questi dati sintetici di generalizzare nelle applicazioni del mondo reale.

#Nuova Architettura del Modello

Presentiamo una nuova architettura del modello che è stata addestrata su questo dataset. Questo modello può creare più mesh della testa da una sola immagine. Usando le informazioni dettagliate nel nostro dataset, ottimizza le bounding box, le forme 3D della testa, le rotazioni e i punti facciali 2D per garantire risultati accurati.

#Applicabilità Generale

Facciamo test approfonditi per dimostrare l'efficacia del nostro dataset e del nuovo modello sviluppato. Mostriamo che i modelli addestrati usando il nostro dataset performano eccezionalmente bene su immagini reali, evidenziando l'adattabilità dei nostri dati sintetici. Il modello addestrato sul nostro dataset raggiunge risultati buoni o migliori rispetto ai metodi all'avanguardia in aree come la stima della postura della testa 3D, la stima della mesh 3D, l'allineamento della testa e altro.

#Varietà nel Dataset

Il nostro dataset mostra un'ampia gamma di scene, numero di persone e informazioni ricche per ogni testa. Questa varietà è cruciale per creare modelli che possano funzionare in situazioni del mondo reale.

#Background sul Rilevamento delle Teste

In passato, il modo più semplice per rappresentare una testa era usando una bounding box attorno al viso. I primi metodi di rilevamento facciale si basavano su caratteristiche create a mano. Tuttavia, con l'aumento dell'apprendimento profondo, i metodi sono migliorati significativamente nel rilevamento degli oggetti. Gli approcci esistenti possono essere divisi in due tipi principali: metodi a una fase e metodi a due fasi.

I metodi a una fase, come SFD o PyramidBox, funzionano bene per rilevare parti facciali più piccole. D'altra parte, i metodi a due fasi, basati su faster R-CNN e R-FCN, hanno migliorato il rilevamento usando tecniche multi-scala e migliori strategie di pooling. Tuttavia, questi metodi si concentrano principalmente su aree facciali e faticano con visioni laterali e pose insolite.

Recentemente, dataset come HollywoodHeads sono emersi per affrontare il rilevamento completo delle teste, raccogliendo dati da scene di film per tenere conto di varie pose. Allo stesso modo, SCUT-Head ha raccolto dati da video in aula. Tuttavia, entrambi questi dataset si concentrano su scene limitate, mancando di vera diversità.

RetinaFace ha recentemente fatto passi avanti nel migliorare il rilevamento imparando a riconoscere facce e punti di riferimento facciali insieme. Altri metodi come img2pose lavorano direttamente dalle immagini per ottenere pose 3D ma non coprono una gamma completa di compiti di modeling delle teste.

#Modello Morfabile 3D

Modelli precedenti come i Modelli Morfabili di Faccia 3D (3DMM) offrivano una rappresentazione di base delle forme e texture delle teste. Con l'evoluzione di questi modelli, hanno permesso di manipolare modelli 3D realistici usando pochi parametri. Modelli come il Basel Face Model e FLAME forniscono rappresentazioni 3D complete, addestrate su dataset più grandi.

Al alcuni metodi hanno cercato di capire i parametri 3DMM direttamente dalle immagini delle teste. RingNet predice la forma della testa senza bisogno di dati 3D, mentre DAD-3DHeads ha introdotto un nuovo dataset 3D della testa per un modeling realistico. Anche se questi approcci predicono strutture dettagliate della testa, spesso richiedono immagini ritagliate, rendendoli costosi da calcolare.

#Generazione di Dati Sintetici

In passato, generare dati sintetici si basava su motori di rendering 3D, che necessitavano di aggiustamenti per ogni dataset e compito. I metodi moderni che usano reti avversarie generative (GAN) hanno maggiore flessibilità, ma spesso campionano dati esistenti, limitando la loro utilità. Le più recenti innovazioni hanno usato modelli di diffusione per generare immagini e dati rilevanti per molte applicazioni.

Il nostro obiettivo nella creazione di questo dataset è sviluppare un insieme di immagini abbinate a etichette. Ogni etichetta include bounding box della testa e parametri che descrivono il modello 3D della testa. Per raggiungere questo scopo, usiamo grandi modelli di diffusione latente pre-addestrati per creare immagini insieme a un modello di rilevamento della testa addestrato sui dati generati, prevedendo i parametri 3D per ogni testa.

#Il Processo di Generazione dei Dati

#Fasi della Creazione del Dataset

Il processo consiste in diversi passaggi chiave. Prima, generiamo immagini usando un modello di diffusione latente basato su un grande dataset di immagini reali. Poi, etichettiamo manualmente un sottoinsieme di queste immagini con bounding box della testa per addestrare un modello di rilevamento della testa sui dati sintetici. Per ogni testa identificata nelle immagini generate, prevediamo i parametri del modello 3D della testa, e alla fine, filtriamo il dataset per rimuovere rumore e qualsiasi informazione sensibile.

#Generazione delle Immagini

Generare immagini con il modello di diffusione latente richiede di rappresentare pose umane e descrizioni delle scene. Usando pose umane, possiamo modellare affidabilmente sfondi e scene complessi con diverse interazioni tra persone e oggetti. In questo modo, creiamo immagini che includono una vasta varietà di impostazioni del mondo reale.

#Annotazioni

I modelli disponibili per il rilevamento facciale si concentrano solo sui volti e funzionano meglio in visioni frontali. Quindi, potrebbero non andare bene per angoli di testa variati, cruciali in molti compiti di modeling. Per creare etichette coerenti, etichettiamo manualmente le nostre immagini con bounding box attorno alle teste visibili. Il processo ha richiesto diverse ore, e ci siamo assicurati di escludere contenuti che potrebbero essere sensibili o dannosi.

#Processo di Filtraggio

Anche se le immagini generate sono di alta qualità, il modello può ancora creare risultati imperfetti in alcuni casi. Filtriamo le immagini di bassa qualità usando il modello di rilevamento della testa addestrato. Questo aiuta a garantire che il dataset finale mantenga un alto livello di accuratezza.

#Affrontare Sicurezza e Privacy

Molti dataset sono stati presi da internet senza considerare problemi di privacy e copyright. I dataset su larga scala possono anche includere contenuti dannosi che sono difficili da rilevare. Usando dataset sintetici, possiamo ridurre questi problemi e scalare efficientemente i dati.

#Sicurezza dei Contenuti

Poiché i modelli di diffusione latente sono addestrati su enormi quantità di dati internet, a volte possono generare contenuti inappropriati. Prendiamo ulteriori misure per filtrare qualsiasi immagine potenzialmente dannosa. Abbiamo criteri di rimozione severi basati sulle etichette originali e applichiamo anche un modello di classificazione per contrassegnare contenuti indesiderati.

#Privacy dei Contenuti

Abbiamo esaminato se i modelli di diffusione possono ricordare i loro esempi di addestramento, il che potrebbe potenzialmente rivelare dati personali. I nostri test mostrano che, mentre alcuni dati possono essere riconosciuti, i modelli di solito combinano caratteristiche di immagini diverse senza catturare dettagli specifici. Prendiamo misure per garantire che nomi personali o caratteristiche identificabili siano rimossi dai campioni generati.

#Statistiche sul Dataset

Dal dataset LAION, abbiamo selezionato 1,7 milioni di immagini umane, filtrando una parte che potrebbe contenere contenuti sensibili. Dopo ciò, abbiamo generato 1,3 milioni di immagini sintetiche. Dopo la pulizia e l'elaborazione, il dataset finale include molte immagini con teste, tutte etichettate appropriatamente.

#Prestazioni del Modello

Il nostro modello offre una gamma più ampia di rappresentazioni della testa rispetto ai metodi precedenti. Le etichette complete ci permettono di catturare le rappresentazioni 3D di più teste da un'unica immagine. A differenza dei metodi precedenti, che si concentravano su immagini di teste ritagliate, il nostro approccio codifica una rappresentazione più generale per una varietà di compiti.

#Architettura del Modello

Il modello si basa sul design YOLO-NAS per il rilevamento degli oggetti. Il nostro modello è sviluppato anche per prevedere parametri 3D delle teste mentre utilizza strutture esistenti. Questo mantiene il focus sull'accuratezza mentre costruisce su metodi precedenti.

#Addestramento e Valutazione

Implementiamo i nostri modelli usando un framework popolare. I modelli sono impostati per apprendere da una vasta gamma di condizioni, il che aiuta a migliorare la loro capacità di generalizzare quando affrontano immagini reali.

#Valutazione del Dataset

Valutiamo quanto bene il nostro modello performa in compiti specifici legati alla testa. La valutazione indica che il nostro modello eccelle nell'allineamento e nella stima delle posture della testa.

#Stima della Postura della Testa

Misuriamo l'accuratezza della stima della postura della testa usando dataset consolidati. Il nostro modello performa meglio rispetto ad altri metodi esistenti, mostrando la sua efficacia e affidabilità.

#Allineamento della Testa 3D

Usando dataset costruiti per valutare l'allineamento della testa, troviamo che il nostro approccio supera costantemente altri modelli addestrati su immagini reali. Questo evidenzia l'adattabilità del nostro modello alle difficili condizioni del mondo reale.

#Conclusione

Creando un grande dataset sintetico e un nuovo modello, abbiamo superato molti problemi trovati nei dataset tradizionali. Questo dataset consente un rilevamento accurato delle teste e la ricostruzione di modelli 3D della testa, portando a un miglioramento delle prestazioni su immagini reali. La nostra ricerca dimostra che i dati sintetici possono colmare efficacemente il divario con le applicazioni del mondo reale, aprendo la strada a progressi nel modeling delle teste e oltre.

#Riconoscimenti

Apprezziamo tutto l'aiuto e il feedback dai nostri colleghi e organizzazioni. Il nostro obiettivo è promuovere pratiche di ricerca etiche e garantire sicurezza nello sviluppo dell'IA, rendendo il nostro lavoro un passo avanti in questo importante campo.