论文｜项目

总结：

• 任务：3D human head synthesis
• 现有问题：GANs无法在「in-the-wild」「single-view」的图片情况下，生成360度人像
• 解决方案：1）提出了two-stage self-adaptive image alignment，用于robust 3D GAN training；2）提出了tri-grid neural volume representation，用于解决头后镜像脸的问题；3）提出了foreground-aware tri-discriminator，用于将人像从背景中解耦出来。

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引言

为了生成不同形状和外观的3D heads：

• 传统方法（显示方法）使用参数化textured mesh model，可以单张出Avatar，然而渲染的图片细节较差，效果不好；
• 隐式方法效果不错，但这些方法通常需要多视角图片或3D scan supervision，同时由于采集自受控环境，生成Avatar的外观分布有限；
• 3D GAN（EG3D）可以使用「in-the-wild」「single-view」图片生成人像，然而这些方法通常只能产生near-frontal views。
• 因此，本文提出PanoHead，是第一个可以使用「in-the-wild」「single-view」图片，生成360度3D人像的方法；

拓展EG3D用于生成360度3D人像，存在下列挑战：

1. 3D GANs很难将前景和背景分开，背景通常被表示为墙，阻碍了大角度的渲染。针对这个问题，本文提出了foreground-aware tri-discriminator，通过使用2D image segmentation的先验知识，将前景从3D space中分离出来；
2. 对360度相机位姿来说，tri-plane引入了很强的映射歧义，导致在头后产生镜像脸（mirrored face）。针对这个问题，本文提出了tri-grid volume representation将前景特征解耦出来；
3. 对3D GANs来说，获得「in-the-wild」头后图片的相机外参是很困难的。同时，由于对头后关键点检测效果较差，前脸和头后图像的image alignment也存在差异。这种alignment gap会导致显示噪声和头部形状较差。针对这个问题，本文提出了two-stage alignment scheme，使得image alignment保持视觉一致。同时，本文还提出一种相机自适应模型（camera self-adaptation module），动态调整渲染相机的位置，以缓解alignment gap的问题。

综上，本文贡献如下：

1. 第一个可以使用「in-the-wild」「single-view」图片，生成360度3D人像的方法；
2. 提出一种tri-grid formulation，用于解决头后的镜像脸问题；
3. 提出一种tri-dricriminator：将3D前景头像从2D人造背景中解耦出来；
4. 提出一种two-stage image alignment scheme，缓解不正确的camera poses和alignment gap，改善3D GAN在「in-the-wild」图片上的训练

方法

三个问题阻碍了EG3D渲染出360度人像：1）前景和背景无法解耦阻碍了大pose的渲染；2）tri-plane存在归纳偏置，导致在头后渲染出人脸；3）相机外参不准确和alignment gap问题。针对这三个问题，本文分别提出了解决方案。

Foreground-Aware Tri-Discrimination

由于无法将前景从背景中解耦出来，会导致生成2.5D人像（下图a）。增加侧脸或头后图片可以建立完整的几何结构，提供合理的头后形状。然而，这并不能解决问题，因为tri-plane本身就不是设计用来从背景中分离前景； 

因此，本文提出一中foreground-aware tri-discriminator。具体来说，tri-discriminator的输入有7个通道，包含bilinearly-upsampled RGB图片，super-resolved RGB图片和single-channel upsampled foreground mask。

 

Feature Disentanglement in Tri-Grid

现有方法Tri-plane，使用三个互相垂直的平面，任意一个体素神经场密度和颜色是通过投影到三个平面的特征和，经过一个MLP得到；但是Tri-plane会导致头后出现人脸，这是由于tri-plane投影的归纳偏置导致的。例如：对前脸和头后的两个点，他们会投影到XY平面中的同一个点（如下图a）。

这是因为，当缺少头后监督，或头后结构较难学习时，tri-planes倾向于借助前脸的特征，这导致了镜像脸问题（mirroring-face artifacts），如下图：

为了解决该问题，本文为tri-plane增加了额外的深度维度，并称为tri-grid。原有的tri-plane是H x W x C，增加后是D x H x W x C，其中D表示深度。具体来说，会增加D个平面，对具有相同投影坐标的脸前和头后两个点，在tri-grid中由相邻深度的平面插值得到。本文使用D = 3。

Self-Adaptive Camera Alignment

现有的图像预处理是基于人脸关键点，但对侧脸和头背，目前无法准确估计人脸关键点。因此，本文提出一种两阶段处理。在第一阶段，对可见的关键点，本文仍然使用3DDFA检测关键点，将人脸缩放至相似尺寸，并对齐至人脸中心。对有较大角度变化的点，本文使用WHENet检测头的位姿，并提供粗略估计的相机位姿，并使用YOLO输出以头为中心的bbox。为了保证裁剪后的图片，头的大小和中心保持一致，本文同样也将YOLO和3DDFA应用在前脸图片上。

由于不同发型的存在，头后图片的对齐仍然存在不连续问题。因此，本文提出一中自适应相机对齐机制（a self-adaptive camera alignment scheme）。

实验

数据集和Baseline

数据集：

FFHQ：70K人脸图片，大部分在0-60度。本文对FFHQ数据集扩张冲了4

K-hairstyle dataset

in-hourse large-pose head image collection