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[FaceLift+] ICCV 2025 FaceLift 업그레이드

작년 ICCV2025 때 포스터를 보기도 했고 그 이전에도 arxiv 논문으로 먼저 읽어봤던 FaceLift 가 있었다. 개인적으로 Adobe에서 쓴 논문이기 때문에 퀄리티에 대한 의심은 없었고 코드가 공개되길 내심 기대했었는데 반갑게도 공개가 됐더라. 얼굴 정면 이미지를 입력하면 Multiview diffusion으로 정해진 시점의 6장 이미지를 만들어 내고, 이 multiview image + camera pose가 뒷단의 GS-LRM 모델에 들어가 pixel 마다 3DGS를 예측하는 구조다. 3DGS를 최적화로 수렴시켜서 찾아내는 것보다 pixel마다 prediction하는 구조이기 때문에 3DGS candidate가 월등히 많아 디테일을 표현하기에 굉장히 유리한 모양이다. 그래서 위 그림처럼 수..

[Template mesh model 제작] METHA : Meta's topology-based (Ava-256, Multiface) Template model for Head Avatar

Motivationbody mesh하면 SMPL, Head mesh하면 FLAME 사실 사람과 관련된 template mesh model은 MPI가 독점하고 있다. 초창기에는 성능 때문에, 요즘에는 대규모 커뮤니티를 통해 검증/발전되었기 때문에 이것들만 쓴다. 나 역시 많이 써보았고, 자체 완성도와 녹아있는 노하우들에 감탄할 때가 많다. 하지만 종종 서양인에 맞추어진 표현력이 아쉬울 때도 많았다. 대규모 3D SCAN을 사용해서 만든 FLAME이라고는 하지만 대상이 유럽인이 대부분이기 때문에 서양인 얼굴 형태에 bias가 들어있다. 그 결과 낮은 콧대나 옆으로 넓은 얼굴에 대한 표현력이 상당히 아쉽다. Introduction그래서 내가 모아서 전처리해둔 모든 데이터들을 모아서 Head template..

[Dataset 제작] Polygom2K2K 데이터셋 만들기 (구. 2K2K 데이터셋)

https://sanghunhan92.github.io/conference/2K2K/ High-fidelity 3D Human Digitization from Single 2K Resolution Images | Project PageAbstract High-quality 3D human body reconstruction requires high-fidelity and large-scale training data and appropriate network design that effectively exploits the high-resolution input images. To tackle these problems, we propose a simple yet effective 3sanghunhan9..

Github.io

github.io를 이용해 개인 웹사이트를 하나 만들었다. 소개 자료를 PPT나 PDF로 만들었더니 접근성이 아쉬워서 공개된 형태로 하나 제작했다. http://jseobyun.github.io jseobyun.github.io About me Hello, I’m Jongseob Yun. Thanks to visit this page! I’ve focused on computer vision and computer graphics that handle human stuffs(face, body pose/shape) and 3D geometric tasks (SfM, MVS, surface reconstruction, neural rendering). I am current jseobyun.github.io