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3D Face 연구 내용 정리하자 정리해!논문 정리 2025. 8. 26. 01:05
FLAME-based 3D face representationFLAME 논문 정리하기https://flame.is.tue.mpg.de/DECA 내용 리팩토링https://github.com/yfeng95/DECAEMOCA, SPECTRE - Emotion, Speech feature 등 새로운 modality 도입한 사례 정리https://github.com/radekd91/emoca https://github.com/filby89/spectre?tab=readme-ov-fileTokenFace, Pixel3DMM, VHAP - 기존 3D face reconstruction 성능 끌어올린 사례 정리https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Zhang_..
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Speech-to-Face Synthesis 연구 동향 조사개발과 연구 2024. 5. 31. 17:05
Landscape of Speech-to-Face Synthesis본 글에서는 Speech-to-Face 분야에 대한 연구 동향 조사 내용을 다룬다.최근 채용 공고에서 Speech-to-Face 분야가 자주 보이기 때문에 정리해두는 것을 목표로 한다.1. IntroductionSpeech-to-Face (STF) 합성은 얼굴 이미지와 구동 소스 (e.g., 발화 오디오 신호)로부터, 동적인 얼굴 발화 영상을 생성하는 분야이다. STF 합성 분야의 목표는 구동 소스에 잘 대응되며, 사실적으로 보이는 얼굴 비디오 합성 또는 얼굴 애니메이션을 생성하는 것이다. 딥러닝 기술의 발전과 Generative Adversarial Network (GAN)의 혁신적인 도입, 그리고 최신 기술인 Neural Ra..
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DECA: Detail Expression Capture and Animation 논문 정리논문 정리 2024. 4. 15. 16:37
개인 정리 github: https://github.com/yfeng95/DECA GitHub - yfeng95/DECA: DECA: Detailed Expression Capture and Animation (SIGGRAPH 2021) DECA: Detailed Expression Capture and Animation (SIGGRAPH 2021) - GitHub - yfeng95/DECA: DECA: Detailed Expression Capture and Animation (SIGGRAPH 2021) github.com DECA는 2021 SIGGRAPH에 게재된 3D face reconstruction 분야 논문이다. 발표 당시 복원된 3D face의 shape을 평가할 수 있는 NoW bench..
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HumanNeRF: Free-viewpoint Rendering of Moving People from Monocular Video논문 정리 2022. 8. 8. 16:23
Abstract 본 논문은 복잡한 몸 동작에도 수행가능한, 일반 비디오로부터 free-viewpoint를 렌더링할 수 있는 HumanNeRF를 소개한다. 제안하는 기술은 비디오 영상을 어느 프레임에서든 정지하면, 해당 시점에서 어떤 포즈를 취하는 피사체를 새로운 또는 360도의 카메라 시점으로 렌더링할 수 있다. 이는 몸의 디테일한 부분에 사실적인 합성을 요구할 뿐만 아니라, 입력으로 다양한 각도에서 촬영된 비디오가 존재하지 않으며, 옷의 접힘이나 안면 표현과 같은 디테일을 합성해야 하므로 굉장히 어려운 작업이라고 볼 수 있다. 추정된 표준 표현을 backward warps를 통해 비디오의 모든 프레임에 매핑하는 모션 필드와 함께, 표준 T-포즈에서 사람의 체적 표현을 최적화한다. 모션 필드는 deep ..
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CNN-Based Automatic Modulation Classification for B5G 정리논문 정리 2022. 3. 23. 15:24
출처: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8977561 https://github.com/JieFangD/Automatic-Modulation-Classification GitHub - JieFangD/Automatic-Modulation-Classification: Accumulated Polar Feature-based Deep Learning for Automatic Modulation Cl Accumulated Polar Feature-based Deep Learning for Automatic Modulation Classification - GitHub - JieFangD/Automatic-Modulation-Classific..
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