IDE-3D: 고해상도 3D 인식 포트레이트 합성의 대화형 분리 편집

기존의 3D 인식 얼굴 생성 방법은 품질과 편집 가능성 사이에서 딜레마를 겪고 있습니다. 이들은 저해상도에서 편집 가능한 결과를 생성하거나, 고품질의 결과물을 생성하지만 편집 유연성이 없는 경우가 대부분입니다. 본 연구에서는 두 가지 장점을 모두 결합한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 우리의 시스템은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다: (1) 뷰 일관성과 분리된 얼굴 이미지 및 의미 마스크를 생성하는 3D-의미-인식 생성 모델; (2) 의미와 텍스처 인코더에서 잠재 코드를 초기화하고, 충실한 재구성을 위해 이를 더욱 최적화하는 하이브리드 GAN 역전환 접근 방식; 그리고 (3) 캐노니컬 뷰에서 의미 마스크를 효율적으로 조작하여 고품질의 편집 결과물을 생산하는 캐노니컬 에디터입니다. 우리의 접근 방식은 자유 뷰 얼굴 그리기, 편집, 스타일 제어 등 다양한 응용 분야에 적합합니다. 정량적 및 정성적 결과 모두 우리의 방법이 사진적 실사감, 충실성, 효율성 면에서 최신 기술 수준에 도달함을 보여줍니다.