本研究提出了一種大規模な顔面UVテクスチャデータセット。このデータセットには、5万枚を超える高品質なテクスチャUVマップが含まれており、均一な照明条件、無表情、クリーニング済みの顔領域という、異なる照明条件下でも現実的な3D顔モデルをレンダリングする上で望ましい特徴を備えています。本データセットは、大規模な顔画像データセット「FFHQ」を基に、我々が開発した完全自動且つ堅牢なUVテクスチャ生成パイプラインを用いて構築されました。このパイプラインは、StyleGANを基盤とする最新の顔画像編集技術を活用し、単一画像入力から多視点正規化顔画像を生成します。その後、詳細なUVテクスチャ抽出・補正・完成プロセスを適用することで、正規化された顔画像から高品質なUVマップを生成しています。既存のUVテクスチャデータセットと比較して、本データセットはより多様で高品質なテクスチャマップを提供しています。さらに、パラメトリックな3D顔再構築に基づくパラメータフィッティング用の非線形テクスチャ基底として、GANベースのテクスチャデコーダーを学習しました。実験の結果、本手法は最先端のアプローチを上回る再構築精度を達成するとともに、特に現実的なレンダリングに即時利用可能な高品質なテクスチャマップを生成することを実証しました。本データセット、コード、および事前学習済みのテクスチャデコーダーは、すべてGitHubにて公開されています：https://github.com/csbhr/FFHQ-UV。