Geometry-Aware Texture Generation for 3D Head Modeling with Artist-driven Control

要約

正確な芸術的ビジョンに一致する仮想キャラクターのための現実的な3Dヘッド資産を作成することは、依然として労働集約的です。
生成された3Dヘッドを直感的に制御することにより、このプロセスを合理化する新しいフレームワークを提示します。
私たちのアプローチでは、異なる人口統計でヘッドジオメトリとスキンテクスチャマップの間の相関関係を学習する幾何学的なテクスチャ合成パイプラインを使用しています。
このフレームワークは、3つのレベルの芸術的コントロールを提供します。全体的なヘッドジオメトリの操作、顔の特徴を維持しながら肌の色調の調整、しわや顔の毛などの詳細の微細な編集です。
パイプラインを使用すると、アーティストは馴染みのあるツールを使用して単一のテクスチャマップに編集を行うことができ、システムは現実的なレンダリングに必要な残りのテクスチャマップ全体でこれらの変更を自動的に伝播します。
実験は、私たちの方法がきれいなジオメトリで多様な結果をもたらすことを示しています。
肌のトーン調整や、年齢に関連した詳細を追加したり、スキャンされたモデルから不要な機能を削除するための編集ワークフローを簡素化した編集ワークフローなど、アーティストの直感的なコントロールに焦点を当てた実用的なアプリケーションを紹介します。
この統合アプローチは、仮想文字作成の芸術的ワークフローを合理化することを目的としています。

要約(オリジナル)

Creating realistic 3D head assets for virtual characters that match a precise artistic vision remains labor-intensive. We present a novel framework that streamlines this process by providing artists with intuitive control over generated 3D heads. Our approach uses a geometry-aware texture synthesis pipeline that learns correlations between head geometry and skin texture maps across different demographics. The framework offers three levels of artistic control: manipulation of overall head geometry, adjustment of skin tone while preserving facial characteristics, and fine-grained editing of details such as wrinkles or facial hair. Our pipeline allows artists to make edits to a single texture map using familiar tools, with our system automatically propagating these changes coherently across the remaining texture maps needed for realistic rendering. Experiments demonstrate that our method produces diverse results with clean geometries. We showcase practical applications focusing on intuitive control for artists, including skin tone adjustments and simplified editing workflows for adding age-related details or removing unwanted features from scanned models. This integrated approach aims to streamline the artistic workflow in virtual character creation.

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