针对上述挑战,SketchFaceNeRF 利用了三平面的表示方法,基于线稿直接预测人脸三平面特征,投影至生成模型的隐空间,得到高质量的人脸 NeRF。多视角的三维人脸编辑问题则被建模为优化问题,通过三平面的局部融合及投影方法预测初值,并基于线稿约束和图像...
导读:本文提出了一种新的说话人脸合成框架,该框架在NeRF中加入了基于注意力的解耦模块,从而可以使NeRF在渲染重建过程中,图像生成质量和嘴型同步提高都有得到不同程度的提高。©️【深蓝AI】编译 1. 方案提出 由音频驱动的说话人脸合成(talking face synthesis)是多维信号处理和多媒体邻域中的研究热点之一。通过引入...
相比之下,本方法只需要一个文本就可以进行NeRF中的面部操纵,并且只需要训练包含几种面部变形示例的动态肖像视频序列,大约300帧训练帧,如图1a所示。 图1 为了控制面部变形,本方法首先利用HyperNeRF学习和分离观察到的变形和规范空间,具体来说,为每一个训练帧...
NeRF-AD基于神经辐射场(NeRF)技术,通过引入基于注意力机制的面部解耦模块,实现了对音频和面部特征的精准映射。具体来说,NeRF-AD将输入的人脸信息分解为音频面部(Audio-face)和身份面部(Identity-face)两部分,只对音频面部和音频特征进行特征融合,从而避免了复杂的学习任务和多模态特征融合的挑战。 在NeRF-AD中,基于注...
1、基于NeRF的人脸编辑 (https://github.com/CrisHY1995/headnerf) (1)Headnerf:一种基于Nerf的实时参数化头部模型 文章的贡献如下: 提出了第一个基于NeRF的参数化人头模型,它可以直接有效地控制渲染姿势、身份、表情和外观。 提出了一种有效的训练策略,从一般的2D图像数据集训练模型,并且训练后的模型可以生成高保...
该提出了一种新的说话人脸合成框架:NeRF-AD,该框架在NeRF中加入了基于注意力的解耦模块,从而可以使NeRF在渲染重建过程中,图像生成质量和嘴型同步提高都有得到不同程度的提高。, 视频播放量 956、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 0、收藏人数 9、转发人数 2, 视频作者
NeRFFaceEditing 将二维的语义掩码作为三维几何编辑的桥梁,用户在一个视角下进行的语义编辑可以传播到整个三维人脸的几何,并保持材质不变。进一步,给定表示参考风格的图像,用户可以轻松的更改整个三维人脸的材质风格,并保持几何不变。 基于该方法的三维人脸编辑系统,即使用户不熟悉专业的三维设计,也可以轻松进行个性化的人脸...
生成效果而言:人脸质量很高但lipsync看着不是很好,总觉得这种僵脸是使用3dmm系数的通病? ADNeRF的结果能看出来3dmm系数反演能得到很类似原视频的表情,否定这个结论。。背景扭曲程度,看起来比pirender乱晃的结果好一些,但是大部分demo都是纯色背景他们组22年有个新工作:Audio-Driven Talking Face Video Generation with...
数字人技术AD-NeRF这一前沿技术,正以其独特的方式重新定义我们与数字世界的交互。AD-NeRF不仅可以从音频和人脸图像合成人脸视频,更重要的是,它能够表现出自然的说话风格,这无疑为数字人技术的发展开辟了新的道路。 首先,让我们来了解一下AD-NeRF的基本原理。NeRF,即体积渲染和神经辐射场,是一种深度学习模型,可以通...
为了利用少量视频帧实现3D人脸重建,在今年的SIGGRAPH Asia上,香港城市大学章敬波博士等人提出首个基于少量动态帧的3D人脸重建与编辑框架FDNeRF。与需要大量连续视频帧作为输入的动态NeRF不同,FDNeRF除了能用少量输入重建3D人脸,还能接受视角不一致的动态输入并支持任意的面部编辑,生成除输入之外的新颖表情。 FDNeRF采用了一...