MienCap: Realtime Performance-Based Facial Animation with Live Mood Dynamics

📄 arXiv: 2508.04687v1 📥 PDF

作者: Ye Pan, Ruisi Zhang, Jingying Wang, Nengfu Chen, Yilin Qiu, Yu Ding, Kenny Mitchell

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-08-06

备注: IEEE VR extended authors version of the article published in 2022 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (VRW). This work was supported by the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under Grant 101017779

DOI: 10.1109/VRW55335.2022.00178

💡 一句话要点

提出MienCap以解决实时表情动画的表现力不足问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 表情动画 3D角色 机器学习 实时系统 情感转移 混合形状动画 动画制作 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的基于性能的动画技术在驱动3D角色表情时，往往缺乏真实感和表现力，难以满足动画师的需求。
  2. 本研究提出了MienCap系统，结合传统混合形状动画与机器学习模型，提供了高效的实时和非实时表情生成方案。
  3. 实验结果显示，MienCap在表情识别、强度和吸引力方面的评分均显著高于现有的Faceware产品，提升了动画制作的效率和准确性。

📝 摘要（中文）

本研究旨在提升基于性能的动画技术，以驱动真实感的3D风格化角色表情。通过结合传统的混合形状动画技术与多种机器学习模型，提出了非实时和实时解决方案，确保角色表情在几何一致性和感知有效性上的表现。非实时系统中，提出了一个3D情感转移网络，利用2D人像生成风格化的3D骨架参数；实时系统中，提出了混合形状适应网络，生成具有几何一致性和时间稳定性的角色骨架参数运动。实验结果表明，与商业产品Faceware相比，使用本系统生成的角色表情在识别度、强度和吸引力上均有显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有基于性能的动画技术在生成3D角色表情时缺乏真实感和表现力的问题。现有方法往往无法在几何一致性和感知有效性上达到理想效果。

核心思路：论文提出的MienCap系统通过结合传统的混合形状动画技术与多种机器学习模型，提供了高效的实时和非实时表情生成方案，以提升角色表情的真实感和表现力。

技术框架：MienCap系统分为两个主要模块：非实时系统使用3D情感转移网络，从2D人像生成风格化的3D骨架参数；实时系统则利用混合形状适应网络，生成具有几何一致性和时间稳定性的角色骨架参数运动。

关键创新：本研究的关键创新在于提出了3D情感转移网络和混合形状适应网络，这些网络能够有效地将2D图像信息转化为3D动画参数，显著提升了表情生成的质量与效率。

关键设计：在网络设计上，采用了特定的损失函数以确保生成的表情在几何和时间上的一致性，同时优化了网络结构以提高实时处理能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，MienCap系统在表情识别、强度和吸引力方面的评分均显著高于Faceware，具体提升幅度达到统计学显著性，验证了该系统在生成高质量角色表情方面的有效性。

🎯 应用场景

MienCap系统具有广泛的应用潜力，特别是在动画制作、游戏开发和虚拟现实等领域。通过提高角色表情的真实感和表现力，动画师可以更快速、准确地创建所需的表情，提升作品的整体质量和观众的沉浸感。未来，该技术还可能扩展到社交媒体和在线交流中，增强虚拟角色的互动性和表现力。

📄 摘要（原文）

Our purpose is to improve performance-based animation which can drive believable 3D stylized characters that are truly perceptual. By combining traditional blendshape animation techniques with multiple machine learning models, we present both non-real time and real time solutions which drive character expressions in a geometrically consistent and perceptually valid way. For the non-real time system, we propose a 3D emotion transfer network makes use of a 2D human image to generate a stylized 3D rig parameters. For the real time system, we propose a blendshape adaption network which generates the character rig parameter motions with geometric consistency and temporally stability. We demonstrate the effectiveness of our system by comparing to a commercial product Faceware. Results reveal that ratings of the recognition, intensity, and attractiveness of expressions depicted for animated characters via our systems are statistically higher than Faceware. Our results may be implemented into the animation pipeline, and provide animators with a system for creating the expressions they wish to use more quickly and accurately.