....................................... Med single-view porträttbilder genererar vår metod automatiskt fotorealistiska ansiktsanimeringar som nära matchar uttrycken i körramarna (visas i mindre figurer). En realtidsdemo visas till höger. Från låt till höger, upp till botom, original bilder genom tillmötesgående från Pedro Haas, Gety Images, Jevgeni Kurnikov och Universal Studios Licensing LLC. Detta papper introducerar en ny metod för realtid porträtt animation i ett enda foto. Vår metod kräver bara ett enda porträttfoto och en uppsättning ansiktsmarkeringar som härrör från en driving source (t.ex. ett foto eller en videosekvens), och genererar en animerad bild med rika ansiktsdetaljer. Kärnan i vår metod är en warpstyrd generativ modell som omedelbart smälter samman olika ine ansiktsdetaljer (t.ex. veck och rynkor), som är nödvändiga för att generera en high-idelity ansiktsuttryck, på en förvarnad bild. Vår metod faktoriserar ut de ickelinjära geometriska omvandlingar som visas i ansiktsuttryck av lätta 2D-varp och lämnar utseendet detaljsyntes till villkorliga generativa neurala nätverk för high-idelity ansiktsanimering generation. Vi visar en sådan faktorisering av geometrisk omvandling och utseendesyntes till stor del hjälper nätverket att bättre lära sig den höga icke-linjäritet ansiktsuttryck funktioner och också underlättar utformningen av nätverket arkitektur. Genom omfattande experiment på olika porträttbilder från Internet visar vi vår metods signiccant eicacy jämfört med tidigare konst.
För att generera fotorealistiska ansiktsanimeringar med ett porträttfoto föreslog REF att man först skulle svepa in bilden med 2D-ansiktsmärken och sedan syntetisera de finskaliga lokala detaljerna och gömda regionerna med GAN-modeller.
Warp-guided GANs for single-photo facial animation
{'venue': "SIGGRAPH Asia '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}