High-fidelity Interpretable Inverse Rig: An Accurate and Sparse Solution Optimizing the Quartic Blendshape Model

要約

現実的な人間の顔のアニメーションで逆リグ問題を解くことにより、任意に正確なブレンドシェイプ リグ モデルを適合させる方法を提案します。
この方法では、さまざまなレベルの修正が加えられたブレンドシェイプ モデルを考慮し、座標降下を使用して正則化された最小二乗問題を解決します。つまり、ブレンドシェイプの重みを繰り返し推定します。
このアプローチは、最適化をより簡単に解決できるようにするだけでなく、相互に排他的なコントローラーが同時にアクティブにならないようにし、各反復後の適合度を向上させます。
提案された方法が、最先端のアプローチと同等またはそれ以下のメッシュ エラーでソリューションを生成し、重みベクトルのカーディナリティを大幅に削減することを実験的に示します (20% 以上)。
ポストプロダクションで手動で操作しやすい参照表現。
このアルゴリズムの Python スクリプトは、論文が受理されると公開されます。

要約(オリジナル)

We propose a method to fit arbitrarily accurate blendshape rig models by solving the inverse rig problem in realistic human face animation. The method considers blendshape models with different levels of added corrections and solves the regularized least-squares problem using coordinate descent, i.e., iteratively estimating blendshape weights. Besides making the optimization easier to solve, this approach ensures that mutually exclusive controllers will not be activated simultaneously and improves the goodness of fit after each iteration. We show experimentally that the proposed method yields solutions with mesh error comparable to or lower than the state-of-the-art approaches while significantly reducing the cardinality of the weight vector (over 20 percent), hence giving a high-fidelity reconstruction of the reference expression that is easier to manipulate in the post-production manually. Python scripts for the algorithm will be publicly available upon acceptance of the paper.

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