3D로 렌더링 된 얼굴은 이제 모든 주요 영화 나 게임에서 큰 부분을 차지하지만 자연스러운 방식으로 얼굴을 캡처하고 애니메이션하는 작업은 어려울 수 있습니다. Disney Research 이 프로세스를 원활하게하는 방법을 연구하고 있습니다. 3D 얼굴을 훨씬 쉽게 생성하고 조작 할 수 있습니다. 기괴한 계곡에 담그지 않고.
물론이 기술은 이전의 나무 표현과 제한된 세부 사항에서 먼 길을 왔습니다. 고해상도의 설득력있는 3D 얼굴은 빠르고 잘 애니메이션 할 수 있지만 인간 표현의 미묘함은 다양성이 무한 할뿐만 아니라 잘못되기가 매우 쉽습니다.
누군가가 웃을 때 얼굴 전체가 어떻게 변하는 지 생각해보십시오. 모든 사람에게 다르지만 누군가가 "정말"웃거나 그냥 속일 때 우리가 알 수있는 유사점이 충분히 있습니다. 인공 얼굴에서 이러한 수준의 디테일을 어떻게 얻을 수 있습니까?
기존의 "선형"모델은 표현의 미묘함을 단순화하여 "행복"또는 "분노"를 미세하게 조정할 수 있지만 정확성을 희생하여 가능한 모든 얼굴을 표현할 수는 없지만 쉽게 불가능한 얼굴을 만들 수 있습니다. 새로운 신경 모델은 표현의 상호 연결성을 관찰함으로써 복잡성을 배우지 만, 다른 모델과 마찬가지로 그들의 작동은 모호하고 제어하기 어렵고 아마도 배운 얼굴을 넘어 일반화 할 수 없습니다. 그들은 영화 나 게임을 작업하는 아티스트가 필요로하는 수준의 제어를 가능하게하지 않거나 (사람이 이것을 감지하는 데 매우 능숙한) 얼굴을 만들지 못합니다. 오프 어쩐지.
Disney Research의 한 팀은 "의미 깊은 얼굴 모델"이라고 부르는 두 가지 장점을 모두 갖춘 새로운 모델을 제안합니다. 정확한 기술 실행을 거치지 않고 기본적인 개선점은 얼굴 표정이 전체 얼굴에 어떻게 영향을 미치는지 학습하는 신경 모델이라는 것입니다. 그러나 단일 얼굴에만 국한되지 않고 비선형 적이므로 표현이 얼굴과 상호 작용하는 방식에 유연성을 허용합니다. 얼굴의 기하학과 서로.
다음과 같이 생각해보십시오. 선형 모델을 사용하면 0D 얼굴에서 100-3 사이의 표정 (예 : 미소 또는 키스)을 얻을 수 있지만 결과는 비현실적 일 수 있습니다. 신경 모델을 사용하면 0-100에서 학습 한 표현을 현실적으로 가져올 수 있지만 학습 한 얼굴에서만 가능합니다. 이 모델은 모든 0D 얼굴에서 100-3의 표정을 부드럽게 취할 수 있습니다. 이것은 지나치게 단순화 된 것이지만 아이디어를 얻습니다.
이미지 크레딧 : Disney Research
결과는 강력합니다. 모양과 색조가 다른 수천 개의 얼굴을 생성 한 다음 추가 작업없이 동일한 표정으로 모든 얼굴에 애니메이션을 적용 할 수 있습니다. 수작업 여부에 관계없이 몇 번의 클릭으로 다양한 CG 군중을 소환하거나 게임의 캐릭터가 사실적인 표정을 지을 수 있는지 생각해보십시오.
이것은 은탄이 아니며,이 기술이 사용되는 다양한 산업에서 예술가와 엔지니어가 수행하는 엄청난 개선의 일부일뿐입니다. 마커없는 얼굴 추적, 더 나은 피부 변형, 사실적인 눈 움직임 및 수십 가지 더 많은 관심 영역도 포함됩니다. 이 과정의 중요한 부분.
Disney Research 논문은 3D Vision에 관한 국제 컨퍼런스에서 발표되었습니다. 당신은 전체를 읽을 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요..
