NeRF基于線稿生成逼真三維人臉,細節(jié)風格隨意改,論文已上SIGGRAPH(2)
Part 3 效果展示
如圖 5 所示,給定手繪線稿,基于該方法可以生成高質(zhì)量的人臉神經(jīng)輻射場。通過選擇不同的外觀參考圖像,可以指定生成人臉的外觀。用戶可以自由變換視角,都能得到高質(zhì)量的渲染結果。
圖 5 基于線稿生成的三維人臉。
如圖 6 所示,給定三維人臉,用戶可以選擇任意的視角,對渲染出的線稿進行修改,從而編輯人臉 NeRF。左側展示了對隨機生成的人臉進行編輯的效果。右側則展示給定人臉圖像后,使用人臉生成模型進行反投影,并進一步添加編輯的結果。
圖 6 基于線稿的三維人臉編輯結果。
如圖 7 所示,針對一個人臉 NeRF,用戶可以在不同視角對人臉添加連續(xù)的編輯操作,使用該方法都能得到較好的編輯結果,同時,非編輯的立體區(qū)域的特征也被完美保持。
圖 7 基于線稿對人臉進行連續(xù)的編輯操作。
如圖 8 所示,得益于生成模型隱空間的良好性質(zhì),對特定人添加的編輯操作后,計算前后的隱碼差異得到編輯向量,一些情況下可以直接作用于其他人,得到類似的編輯效果。
圖 8 編輯傳播結果,左側的編輯操作的效果,可以傳播至右側人臉。
Part 4 結語
隨著人工智能的迅速發(fā)展,AI 繪畫也涌現(xiàn)出許多的新的方法。與生成二維圖像不同,如何生成三維數(shù)字內(nèi)容是更具挑戰(zhàn)性的問題。SketchFaceNeRF 提供了一種可行的解決方案,基于手繪線稿,用戶可以生成高質(zhì)量的人臉模型,并支持任意視角的精細化的編輯。
基于該系統(tǒng),我們無需安裝繁雜的三維建模軟件并學習復雜的技能,也不需要花費數(shù)個小時時間精力,僅僅通過勾勒簡單的線條,普通用戶也能輕松構建心中完美的人臉模型,并得到高質(zhì)量的渲染結果。
SketchFaceNeRF 已經(jīng)被 ACM SIGGRAPH 2023 接收,并將刊登在期刊 ACM Transactions on Graphics 上。
目前,SketchFaceNeRF 已經(jīng)提供在線服務供大家使用。在線系統(tǒng)由中科院計算所信息高鐵訓練推理平臺 MLOps 提供智算算力支持,由中科南京信息高鐵研究院提供上線工程服務保障。
在線服務鏈接:http://geometrylearning.com/SketchFaceNeRF/interface
有關論文的更多細節(jié),及論文、視頻、代碼的下載,請瀏覽項目主頁:
http://www.geometrylearning.com/SketchFaceNeRF/
開源代碼見:
https://github.com/IGLICT/SketchFaceNeRF
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