Learning Formation of Physically-Based Face Attributes (CVPR2020)

 高品質な顔の三次元モデルを生成する研究．モデルは顔の外形（形状とテクスチャ）と目や歯などのアセットに分けて生成される．この論文では顔の外形の生成に着目し，Neural Networkを用いて4k画質のテクスチャを生成することを実現している．

Learning Formation of Physically-Based Face Attributes
https://vgl.ict.usc.edu/Research/Deep3DMM/




顔のモデル生成では幾何形状とテクスチャをそれぞれ別で生成し，後から統合する方法が主流だが，この研究では双方を同時に生成するアプローチとなっている．モデルの生成はLatent Vectorを用いて制御され，直感的な操作を実現するために学習の際はブレンドシェイプの重みとLatent Vectorが出来るだけ対応するように工夫がなされている．

また，顔形状に関しては，各頂点の位置をHDR画像の画素の値として保持することで，Neural Networkで処理をおこなっている．生成されるモデルは形状，Diffuse map, Specular map, Displacement mapでテクスチャマップは4k解像度となっている．この解像度は映像制作の場で必要とされる最低限の解像度を満たしているとのこと．

コードは公開されていないが，学習によって得られたモデルはICT-Facekitとしてgithub上で公開されている．ただし，テクスチャの生成は公開されているモデルには含まれておらず，幾何形状のみの生成が可能となっている．

ICT-FaceKit
https://github.com/ICT-VGL/ICT-FaceKit

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