Identity-Preserving Pose-Guided Character Animation via Facial Landmarks Transformation

📄 arXiv: 2412.08976v2 📥 PDF

作者: Lianrui Mu, Xingze Zhou, Wenjie Zheng, Jiangnan Ye, Haoji Hu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-12-12 (更新: 2025-03-18)

备注: 6 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出FLT方法，解决姿态引导的人物动画中面部一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人物动画 姿态引导 面部一致性 3D形变模型 图像到视频生成

📋 核心要点

  1. 现有姿态引导的人物动画方法难以在复杂场景中保持面部身份一致性，主要原因是面部标志不对齐。
  2. FLT方法通过3D形变模型转换面部标志，对齐参考身份，再转换回2D标志，从而实现精确对齐。
  3. 实验结果表明，FLT方法能有效保留面部身份，显著提升姿态引导的人物动画效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种面部标志转换（FLT）方法，旨在解决姿态引导的图像到视频人物动画中保持面部身份一致性的难题，尤其是在舞蹈等复杂动态场景中。现有方法由于驱动视频（提供头部姿势和表情线索）中提取的面部标志与参考图像的面部几何结构之间的不对齐，常常难以维持面部一致性。FLT利用3D形变模型将2D标志转换为3D面部模型，调整3D面部模型以与参考身份对齐，然后将其转换回2D标志，以指导图像到视频的生成过程。这种方法确保了与参考面部几何结构的精确对齐，从而增强了生成视频与参考图像之间的一致性。实验结果表明，FLT有效地保留了面部身份，显著改进了姿态引导的人物动画模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决姿态引导的人物动画生成任务中，面部身份保持一致性的问题。现有方法在处理复杂动态场景（如舞蹈）时，由于驱动视频和参考图像的面部标志不对齐，导致生成的人物动画面部特征与参考身份不一致，影响了动画的真实感和可用性。

核心思路：论文的核心思路是利用3D形变模型（3D Morphable Model, 3DMM）作为桥梁，将2D面部标志转换为3D面部模型，在3D空间中进行对齐操作，然后再将对齐后的3D模型投影回2D空间，得到新的2D面部标志。这样可以有效地消除由于姿态变化和视角差异导致的面部标志不对齐问题，从而保证生成动画的面部身份一致性。

技术框架：整个框架包含以下几个主要步骤：1) 从驱动视频中提取2D面部标志；2) 使用3DMM将2D标志转换为3D面部模型；3) 将3D面部模型与参考图像的面部几何结构对齐；4) 将对齐后的3D面部模型投影回2D空间，得到新的2D面部标志；5) 使用新的2D面部标志作为引导，生成姿态引导的人物动画。这个过程的关键在于3DMM的使用，它提供了一个在3D空间中进行面部对齐的有效途径。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了Facial Landmarks Transformation (FLT)方法，该方法利用3DMM在3D空间中进行面部标志对齐，从而解决了现有方法中2D面部标志不对齐的问题。与直接在2D空间中进行对齐的方法相比，FLT方法能够更好地处理姿态变化和视角差异，从而保证生成动画的面部身份一致性。

关键设计：论文中关于3DMM的具体参数设置和对齐算法的细节未知。但是，可以推测，损失函数的设计可能包括面部标志的重投影误差、面部形状的正则化项等。网络结构方面，可能使用了生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等生成模型，以实现图像到视频的转换。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的FLT方法能够有效提升姿态引导的人物动画中面部身份的保持能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但摘要中提到实验结果表明FLT显著改进了姿态引导的人物动画模型。与现有方法相比，FLT方法在面部一致性方面具有明显的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟形象定制、电影特效制作、游戏角色动画、以及视频会议等领域。通过该技术，用户可以创建具有个性化面部特征的虚拟形象，并将其应用于各种场景中，从而提升用户体验和互动性。此外，该技术还可以用于修复老旧视频或生成高质量的动画内容，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Creating realistic pose-guided image-to-video character animations while preserving facial identity remains challenging, especially in complex and dynamic scenarios such as dancing, where precise identity consistency is crucial. Existing methods frequently encounter difficulties maintaining facial coherence due to misalignments between facial landmarks extracted from driving videos that provide head pose and expression cues and the facial geometry of the reference images. To address this limitation, we introduce the Facial Landmarks Transformation (FLT) method, which leverages a 3D Morphable Model to address this limitation. FLT converts 2D landmarks into a 3D face model, adjusts the 3D face model to align with the reference identity, and then transforms them back into 2D landmarks to guide the image-to-video generation process. This approach ensures accurate alignment with the reference facial geometry, enhancing the consistency between generated videos and reference images. Experimental results demonstrate that FLT effectively preserves facial identity, significantly improving pose-guided character animation models.