Learning Dynamic Tetrahedra for High-Quality Talking Head Synthesis
作者: Zicheng Zhang, Ruobing Zheng, Ziwen Liu, Congying Han, Tianqi Li, Meng Wang, Tiande Guo, Jingdong Chen, Bonan Li, Ming Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-02-27
备注: CVPR 2024
💡 一句话要点
提出动态四面体模型以解决高质量人头合成问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 动态四面体 人头合成 隐式表示 几何一致性 实时渲染 三维可变形模型 视觉效果 深度学习
📋 核心要点
- 现有隐式表示方法在生成动态人头时存在视觉伪影和抖动，缺乏几何约束导致面部变形建模困难。
- 提出动态四面体（DynTet）模型，通过神经网络编码显式动态网格，确保几何一致性并提高渲染效率。
- DynTet在保真度、唇同步和实时性能上显著优于现有方法，展示了其在合成视频中的稳定性和视觉吸引力。
📝 摘要（中文）
近年来，隐式表示方法如神经辐射场（NeRF）在从视频序列生成逼真且可动画的人头头像方面取得了进展。然而，这些隐式方法仍面临视觉伪影和抖动的问题，缺乏显式几何约束使得复杂面部变形的准确建模面临挑战。本文提出了一种新颖的混合表示——动态四面体（DynTet），通过神经网络编码显式动态网格，以确保在各种运动和视角下的几何一致性。DynTet通过基于坐标的网络学习符号距离、变形和材质纹理，将训练数据锚定到预定义的四面体网格中。利用四面体划分，DynTet高效解码具有一致拓扑的纹理网格，支持通过可微光栅化器快速渲染，并通过像素损失进行监督。通过结合经典的三维可变形模型，本文提高了几何学习的效率，并定义了简化纹理学习的标准空间。与之前的工作相比，DynTet在保真度、唇同步和实时性能方面表现出显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有隐式表示方法在动态人头合成中面临的视觉伪影和抖动问题，尤其是缺乏几何约束导致的复杂面部变形建模困难。
核心思路：提出动态四面体（DynTet）作为一种新颖的混合表示，通过神经网络编码显式动态网格，从而确保在不同运动和视角下的几何一致性。该方法通过学习符号距离、变形和材质纹理来增强模型的表现力。
技术框架：DynTet的整体架构包括基于坐标的网络、四面体网格的定义、纹理解码模块和可微光栅化器。通过这些模块，DynTet能够高效地生成具有一致拓扑的动态网格。
关键创新：DynTet的主要创新在于结合了显式动态网格和隐式表示的优点，通过有效的几何表示来解决传统方法中的不足，尤其是在保真度和实时性能方面的显著提升。
关键设计：在技术细节上，DynTet使用了特定的损失函数来优化像素级别的渲染质量，并采用经典的三维可变形模型来提高几何学习的效率，定义了简化纹理学习的标准空间。通过这些设计，DynTet能够在多种条件下保持高质量的合成效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DynTet在保真度、唇同步和实时性能方面相较于现有方法有显著提升，具体表现为在多个指标上均超过了基线方法，展示了其在动态人头合成中的优越性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和影视制作等，能够为用户提供更为真实和互动的虚拟人头合成体验。随着技术的进步，DynTet有望在社交媒体和在线会议等场景中实现更广泛的应用，提升用户的沉浸感和互动性。
📄 摘要（原文）
Recent works in implicit representations, such as Neural Radiance Fields (NeRF), have advanced the generation of realistic and animatable head avatars from video sequences. These implicit methods are still confronted by visual artifacts and jitters, since the lack of explicit geometric constraints poses a fundamental challenge in accurately modeling complex facial deformations. In this paper, we introduce Dynamic Tetrahedra (DynTet), a novel hybrid representation that encodes explicit dynamic meshes by neural networks to ensure geometric consistency across various motions and viewpoints. DynTet is parameterized by the coordinate-based networks which learn signed distance, deformation, and material texture, anchoring the training data into a predefined tetrahedra grid. Leveraging Marching Tetrahedra, DynTet efficiently decodes textured meshes with a consistent topology, enabling fast rendering through a differentiable rasterizer and supervision via a pixel loss. To enhance training efficiency, we incorporate classical 3D Morphable Models to facilitate geometry learning and define a canonical space for simplifying texture learning. These advantages are readily achievable owing to the effective geometric representation employed in DynTet. Compared with prior works, DynTet demonstrates significant improvements in fidelity, lip synchronization, and real-time performance according to various metrics. Beyond producing stable and visually appealing synthesis videos, our method also outputs the dynamic meshes which is promising to enable many emerging applications.