网站建设维护要加班吗,免费开发微信小程序的平台,做赚钱的网站,网站开发惠州pdf | code
将3D人脸风格化问题拆分为几何风格化与纹理风格化。提出StyleField#xff0c;学习以风格/ID为控制信号的几何形变残差#xff0c;实现几何风格化。通过对超分网络引入AdaIN#xff0c;实现纹理风格化。由于没有修改3D GAN空间#xff0c;因此可以便捷实现Edit…pdf | code
将3D人脸风格化问题拆分为几何风格化与纹理风格化。提出StyleField学习以风格/ID为控制信号的几何形变残差实现几何风格化。通过对超分网络引入AdaIN实现纹理风格化。由于没有修改3D GAN空间因此可以便捷实现Editing和Animation。
目录
摘要
方法
Geometry Toonification with StyleField
Texture Transfer with Adaptive Style Mixing
Training
实验
实验设置
Comparisons with Baselines
Applications
Inversion and Editing
Animatable Toonification
Toonification Style Control 摘要
3D人脸风格化3D GAN直接在艺术域artistic domain上fine-tuning效果不错。但存在两个问题1会破坏3D GAN原有的隐空间影响后续的语义编辑2 每种新风格需要额外训练限制了部署。为了解决上述两个问题本文提出DeformToon3D。本文方法将3D卡通化toonification问题分解为几何与纹理风格化。本文提出StyleField预测条件控制的3D形变conditional 3D deformation实现几何风格化通过3D GAN的decoder实现纹理风格化。 方法 DeformToon3D是一个堆叠模型 G G1 o G0其中G1是3D生成器G2是2D超分解码器。G0输入instance code 和相机位姿和体渲染输出为中间特征图。G1将超分得到高分辨率图片。在考虑3D人脸卡通化时现有方法将G视作一个整体进行fine-tune。DeformToon3D用StyleField作为几何风格化fine-tune体渲染器实现纹理风格化。 Geometry Toonification with StyleField
直接用跨域数据fine-tune G0计算开销大且会破坏GAN的隐空间。
假设风格化NeRF是真实域NeRF是。本文冻结G0参数并提出StyleField模块学习到的映射关系。
具体来说假设中的任意3维点StyleField学习到中的映射关系 其中是StyleField受style code 和instance code 控制前者决定风格后者决定3D face的ID。
由4层SIREN组成支持多种风格变换。相较于直接fine-tune G0优化参数量减少了50%同时还保留了3D GAN原有隐空间。在10种风格情况下相较每种风格fine-tune一个G0节省了98.5%的存储空间。 Texture Transfer with Adaptive Style Mixing
G0和StyleField实现了风格的几何变换。在此基础上本文在超分网络G1实现风格的纹理变换。
G1是2D style-based architecture。本文通过AdaIN来逐步调整图片风格。
受style mixing启发通过混合G1网络参数和目标风格实现纹理信息的注入。
本文同时添加了一个轻量级MLP 输入为、和w调整风格强度。 Training
本文通过DualStyleGAN产生2D风格图像
训练中使用LPIPS loss作为重建损失使用smoothness确保是物理平滑的同时使用了GAN的对抗训练损失。 实验
实验设置
Datasets测试了10种风格Pixar, Comic, Slam Dunk, The Croods, Fiona (Shrek), Rapunzel (Disney Princess), Hiccup Horrendous Haddock III (How To Train Your Dragon), and three different carica-ture styles在CelebA-HQ上测试Model使用在FFHQ上预训练的StyleSDF作为3D GANTraining在8张V100上训练了24小时bs16Baselines和CIPS-3D、E3DGE、StyleGAN-NADA进行比较 Comparisons with Baselines Applications
Inversion and Editing
使用E3DGE实现3D GAN inversion Animatable Toonification
学习3DMM参数和3D GAN隐空间的双向映射关系。通过驱动视频拿到3DMM参数的变化并映射回3D GAN中 Toonification Style Control
