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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 55 - 59 (5page)
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We propose a deep learning-based 3D face reconstruction technique for webtoon character images. Our method consists of a default module and a detail module. The default module incorporates the Albedo module to calculate the amount of incoming light on the face and generate an albedo map for the input webtoon character image. Additionally, the FLAME module, another component of the default module, generates the basic 3D face shape for the input webtoon character image. Simultaneously, the detail module is applied to extract the detailed features such as facial expressions and depth of the transformed webtoon character image, which differ from real human faces. As a result of the detail module a detail map is generated and combined with the 3D face shape generated by the FLAME module to generate the detail face shape. Finally, the Albedo map generated by the Albedo module is applied to complete the 3D face reconstruction for webtoon character images. We generate various results including webtoon characters and stylized animation characters, and compare them with those from previous research to demonstrate our superiority.
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