Fast Text-to-3D-Aware Face Generation and Manipulation via Direct Cross-modal Mapping and Geometric Regularization

📄 arXiv: 2403.06702v3 📥 PDF

作者: Jinlu Zhang, Yiyi Zhou, Qiancheng Zheng, Xiaoxiong Du, Gen Luo, Jun Peng, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-11 (更新: 2024-08-29)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出E^3-FaceNet以解决低效低质的3D人脸生成问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 文本到3D生成 人脸生成 跨模态对齐 几何正则化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的文本到3D人脸生成方法效率低下且生成质量不高，限制了其实际应用。
  2. E^3-FaceNet通过直接将文本指令映射到3D视觉空间，简化了生成流程，提高了效率和质量。
  3. 在多个基准数据集上的实验结果显示，E^3-FaceNet在生成速度和质量上均优于现有方法，尤其在五视图生成上提升显著。

📝 摘要（中文）

文本到3D人脸生成与操控（T3D Face）是机器学习中的新兴研究热点，但仍面临效率低和质量差的问题。本文提出了一种端到端高效且有效的网络E^3-FaceNet，旨在快速且准确地进行T3D人脸生成与操控。与现有复杂生成模式不同，E^3-FaceNet通过直接映射文本指令到3D视觉空间来实现。我们引入了一种新颖的风格编码增强器以提升跨模态语义对齐，并提出了一种创新的几何正则化目标以保持多视图生成的一致性。大量实验表明，E^3-FaceNet不仅能够实现逼真的3D人脸生成与操控，还能将推理速度提升几个数量级。与Latent3D相比，E^3-FaceNet在五视图生成速度上提升近470倍，同时生成质量也有所提高。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有文本到3D人脸生成方法在效率和质量上的不足，尤其是复杂的生成过程导致的低效问题。

核心思路：E^3-FaceNet的核心思路是通过直接映射文本指令到3D视觉空间，避免了传统方法中的复杂中间步骤，从而提高生成效率和质量。

技术框架：E^3-FaceNet的整体架构包括文本输入模块、风格编码增强器和几何正则化模块，形成一个端到端的生成流程。文本输入模块负责解析文本指令，风格编码增强器则提升跨模态的语义对齐，而几何正则化模块确保多视图生成的一致性。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了风格编码增强器和几何正则化目标，这两者的结合使得生成过程更加高效且生成质量更高，与现有方法相比，E^3-FaceNet在生成精度和速度上均有显著提升。

关键设计：在网络结构上，E^3-FaceNet采用了特定的损失函数来优化生成质量，并通过调整风格编码的参数设置来增强生成的多样性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

E^3-FaceNet在多个基准数据集上表现出色，特别是在五视图生成速度上提升近470倍，同时在生成质量上也超过了Latent3D，展示了其在效率和效果上的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发、社交媒体和影视制作等。通过高效的3D人脸生成与操控，能够为用户提供更加真实和个性化的数字体验，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。

📄 摘要（原文）

Text-to-3D-aware face (T3D Face) generation and manipulation is an emerging research hot spot in machine learning, which still suffers from low efficiency and poor quality. In this paper, we propose an End-to-End Efficient and Effective network for fast and accurate T3D face generation and manipulation, termed $E^3$-FaceNet. Different from existing complex generation paradigms, $E^3$-FaceNet resorts to a direct mapping from text instructions to 3D-aware visual space. We introduce a novel Style Code Enhancer to enhance cross-modal semantic alignment, alongside an innovative Geometric Regularization objective to maintain consistency across multi-view generations. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate that $E^3$-FaceNet can not only achieve picture-like 3D face generation and manipulation, but also improve inference speed by orders of magnitudes. For instance, compared with Latent3D, $E^3$-FaceNet speeds up the five-view generations by almost 470 times, while still exceeding in generation quality. Our code is released at https://github.com/Aria-Zhangjl/E3-FaceNet.