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    背景ノート:サイバーセキュリティ、情報ガバナンス、法律専門家の非営利的な教育的利益のために共有されたこの最近発表された研究レポートは、単一のポートレート画像からメガピクセルのアバターを作成する最初のシステムについて説明しています。このレポートは、ディープフェイクの作成に使用される可能性のある画像ベースのレンダリングツールやテクノロジーを監視している調査官や訴訟担当者にとって有益かもしれません。

    arXiVからの出版物*

    MegaPortraits: ワンショットメガピクセルニューラルヘッドアバター

    ニキータ・ドロビシェフ、ジェニャ・チェリシェフ、タラス・カフリン、アレクセイ・イヴァフネンコ、ヴィクトル・レンピツキー、エゴール・ザハロフ

    抽象

    この作品では、ニューラルヘッドアバター技術をメガピクセル解像度に進化させながら、クロスドライビング合成という特に困難な課題、つまり駆動画像の外観がアニメーションソース画像と大幅に異なる場合に焦点を当てます。私たちは、中解像度のビデオデータと高解像度画像データの両方を活用して、レンダリングされた画像の品質と、斬新なビューとモーションへの一般化の望ましいレベルを達成できる一連の新しいニューラルアーキテクチャとトレーニング方法を提案します。提案されたアーキテクチャと手法が説得力のある高解像度のニューラルアバターを生成し、クロスドライビングシナリオで競合他社よりも優れていることを実証します。最後に、トレーニングされた高解像度ニューラルアバターモデルを、リアルタイムで実行され、数十の事前定義されたソース画像にニューラルアバターのIDをロックする軽量の学生モデルに抽出する方法を示します。リアルタイム操作とIDロックは、多くの実用的なアプリケーションのヘッドアバターシステムに不可欠です。

    モナリザからアンジェリーナジョリーまで-動作中のテクノロジーを見る

    はじめに

    ニューラルヘッドアバターは、バーチャルヘッドモデルを作成する新しい魅力的な方法を提供します。彼らは、話している人々のビデオから直接形と外観を学習することにより、人間のアバターの現実的な物理ベースのモデリングの複雑さを回避します。ここ数年、1枚の写真(ワンショット)からリアルなアバターを作成する方法が開発されてきました。彼らは、さまざまな人々のビデオの大規模なデータセットに関する広範な事前トレーニングを活用して、人間の外見に関する一般的な知識を使用してワンショットモードでアバターを作成します。

    このクラスの方法によって得られる素晴らしい結果にもかかわらず、その品質はトレーニングデータセットの解像度によって厳しく制限されます。この制限は、より高い解像度のデータセットを収集することによって簡単に回避することはできません。これは、大規模かつ多様である必要があるため、つまり、1人あたり複数のフレーム、多様な人口統計、照明、背景、顔の表情、および頭のポーズを持つ数千人の人間を含める必要があるためです。私たちの知る限りでは、これらの基準を満たすすべての公開データセットは解像度が制限されています。その結果、最新のワンショットアバターシステムでさえ、最大512×512の解像度でアバターを学習します。

    私たちの仕事では、主に3つの貢献をしています。まず、最高512×512の解像度で最先端のクロス再現品質を実現するワンショットニューラルアバターの新しいモデルを提案します。私たちのアーキテクチャでは、アバターの外観を潜在的な3Dボリュームとして表現するというアイデアを活用し、それを潜伏運動表現と組み合わせる新しい方法を提案します。これには、システムが潜在的なモーションと外観の表現。それに加えて、目のアニメーションのリアリズムと正確さを向上させる問題固有の視線喪失を追加します。

    2つ目の重要な貢献は、高解像度の静止画像の追加データセットを使用して、中解像度のビデオでトレーニングされたモデルをメガピクセル(1024×1024)の解像度に「アップグレード」する方法を示すことです。その結果、私たちが提案した方法は、同じトレーニングデータセットを使用しながら、クロス再現のタスクのためのベースライン超解像アプローチよりも優れています。したがって、私たちは適切なメガピクセル解像度で神経頭部アバターを最初にデモンストレーションしました。

    最後に、人間のアバター作成のための多くの実用的なアプリケーションでは、リアルタイムまたはリアルタイムレンダリングよりも高速なレンダリングが必要であるため、メガピクセルモデルを、最新のGPUで130FPSで実行される10倍高速の学生モデルに蒸留します。この大幅なスピードアップは、学生が特定の外観のために訓練されているので可能です(これまで見なかった人々のために新しいアバターを作成できるメインモデルとは異なります)。さらに、事前定義されたIDに「ロック」されたこのような学生モデルに基づくアプリケーションは、「ディープフェイク」を作成するための誤用を防ぐと同時に、レンダリングレイテンシを低く抑えることができます。

    元の投稿を読んでください。

    完全なレポート:MegaPortraits: ワンショットメガピクセルニューラルヘッドアバター (PDF)-マウスオーバーしてスクロール

    MegaPortraits-ワンショットメガピクセルニューラルヘッドアバター

    元の出版物を読みます。

    *クリエイティブ・コモンズ4.0国際ライセンスに基づく教育的および非商業的配布に基づく許可を得て共有。

    出版物の出典:

    ニキータ・ドロビシェフ、ジェニャ・チェリシェフ、タラス・カフリン、アレクセイ・イヴァフネンコ、ビクター・レンピツキー、エゴール・ザハロフ。2022。MegaPortraits: ワンショットメガピクセルのニューラルヘッドアバター。第30回マルチメディアに関するACM国際会議(MM '22)の議事録、2022年10月10日〜14日、ポルトガルのリスボン。ACM、ニューヨーク、ニューヨーク、アメリカ、18ページ。

    追加読み物

    [Samsung Labs] MegaPortraits: ワンショットメガピクセルニューラルヘッドアバター

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