ASM : Modèle de peau adaptatif pour la modélisation 3D de visages de haute qualité

Les domaines de recherche relatifs aux modèles faciaux paramétriques et à la reconstruction 3D du visage ont fait l’objet d’études approfondies. Toutefois, une question cruciale reste sans réponse : comment adapter le modèle facial aux configurations spécifiques de reconstruction. Nous soutenons que la reconstruction à partir d’images multi-vues non calibrées exige un nouveau modèle doté d’une capacité plus élevée. Notre étude se concentre alors sur un modèle de skinning conçu par l’humain, au détriment des modèles 3D Morphable (3DMM) dépendants des données. Nous proposons le modèle de skinning adaptatif (Adaptive Skinning Model, ASM), qui redéfinit le modèle de skinning en introduisant des paramètres plus compacts et entièrement ajustables. À travers des expériences étendues, nous démontrons que ASM offre une capacité significativement supérieure à celle des 3DMM, tout en offrant l’avantage supplémentaire d’une taille de modèle réduite et d’une mise en œuvre simplifiée pour des topologies nouvelles. Nous atteignons une performance de pointe sur le benchmark Florence MICC Coop pour la reconstruction multi-vues en utilisant ASM. Notre analyse quantitative met en évidence l’importance d’un modèle à haute capacité pour exploiter pleinement l’information abondante fournie par les entrées multi-vues dans la reconstruction. En outre, notre modèle, doté de paramètres physiques et sémantiques, peut être directement appliqué à des applications réelles, telles que la création d’avatars en jeu. En somme, notre travail ouvre de nouvelles voies de recherche dans le domaine des modèles faciaux paramétriques et facilite les avancées futures dans la reconstruction multi-vues.