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단일 정지 이미지에서 3D 인터랙티브 애니메이션 생성하는 '포토 웨이크업'

CNN과 SMPL 모델로 그림·사진 속 인물 입체 애니메이션화

워싱턴 대학과 페이스북 연구진이 단일 정지 이미지에서 전신 3D 애니메이션을 생성하는 '포토 웨이크업(Photo Wake-Up)' 기술을 개발했습니다. CNN과 사전 훈련된 SMPL(Skinned Multi-Person Linear) 모델을 활용해 이미지 속 인물이 걸어 나오고, 앉고, 뛰고, 점프하는 3D 애니메이션을 만듭니다. 모니터와 VR/AR 기기에서 인터랙티브하게 관람 가능합니다.

5단계 처리 파이프라인

  1. 이미지를 가변 신체 모델에 피팅
  2. 신체 라벨 맵 추정
  3. 가변 모델 가이드로 메쉬 단계적 구성
  4. 메쉬 리깅 및 스키닝 가중치 추정
  5. 텍스처 재구성 및 빈 배경에 합성

성능과 한계

70장 이상의 인터넷 이미지(만화, 낙서, 스티븐 커리 사진, 피카소 그림 등)에서 테스트했습니다. 기존 2D/유사 3D 기법 대비 왜곡이 적고 실제 3D 경험을 제공합니다. 다만 그림자·반사 미모델링, 부정확한 3D 포즈로 인한 비현실적 체형, 다리 교차 같은 가림 현상 개선이 과제로 남습니다.

참조: arXiv:1812.02246 | 워싱턴 대학교

산업기술

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