google/GNM

解決する課題

GNMは、コンピュータビジョンおよび生成AIにおける人間の形状と外見を正確に表現するという課題を解決するために、高精度なパラメトリック3D人間モデルを提供します。アイデンティティ、表情、ポーズの制御を分離する方法を提供し、利用可能な最も完全な3Dパラメトリック人間モデルとなることを目指しています。

仕組み

このプロジェクトは、一連のパラメトリック統計的人間モデルを使用しています。最初のリリースであるGNM Headは、人間の頭部と顔に焦点を当て、アイデンティティ、表情、頭部のポーズをきめ細かく制御できる統計モデルを提供します。また、眼球、歯、舌などの内部解剖学的構造も含まれています。このシステムは柔軟性を重視して設計されており、NumPy、JAX、PyTorch、TensorFlowを含む複数のバックエンドをサポートしています。

対象者

アプリケーションのために精密な3D人間表現を必要とする、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、および生成AIの研究者や開発者。

ハイライト

• マルチフレームワーク対応: NumPy、JAX、PyTorch、TensorFlowと互換性があります。
• 高精度な頭部モデル: 顔および顔に関連する内部解剖学的構造（目、歯、舌）の詳細な3D形状を提供します。
• 分離された制御: アイデンティティ、表情、ポーズを個別に制御可能です。
• 寛容なライセンス: 商用・非商用の両方で使用可能なApache 2.0ライセンスで公開されています。