Caricature är en konstform som uttrycker ämnen i abstrakta, enkla och överdrivna vyer. Medan många karikatyrer är 2D-bilder, presenterar detta papper en algoritm för att skapa uttrycksfulla 3D-karikatyrer från 2D-karikatyrbilder med minimal användarinteraktion. Den viktigaste idén med vårt tillvägagångssätt är att införa en inneboende deformations representation som har förmågan att extrapolera, vilket gör det möjligt för oss att skapa ett deformationsutrymme från vanliga ansiktsdataset, som upprätthåller ansiktsbegränsningar och under tiden är tillräckligt stor för att producera överdrivna ansiktsmodeller. Baserat på den föreslagna deformation representation, är en optimering modell formulerad för att hitta 3D karikatyr som fångar stilen på 2D karikatyr bild automatiskt. Experimenten visar att vår strategi har bättre förmåga att uttrycka karikatyrer än de passande metoder direkt med hjälp av klassiska parametriska ansiktsmodeller som 3DMM och FaceWareHouse. Dessutom bygger vår strategi på standardiserade ansiktsdataset och undviker att bygga komplicerade 3D-karikatur utbildningsset, vilket ger stor flexibilitet i verkliga tillämpningar.
Wu och Al. REF införde en inre deformationsrepresentation som möjliggör stor ansiktsöverdrift, med vilken ett optimeringsramverk föreslogs för att göra 3D-rekonstruktion från en karikatyrbild.
Alive Caricature from 2D to 3D
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}