AnimeCeleb

AnimeCeleb是一个大规模的动画头部数据集，专为动画头部重演设计。该数据集由韩国科学技术院创建，包含240万张高质量图像及其对应的姿态向量。数据集通过利用3D动画模型作为可控图像采样器，能够提供大量头部图像及其详细的姿态注释。为了简化数据创建过程，开发了一个基于Blender的半自动管道和一个开发的注释系统。AnimeCeleb数据集的应用领域包括动画头部重演和直观的姿态编辑，旨在解决动画领域的头部重演问题，并推动相关研究的发展。

AnimeCeleb is a large-scale anime head dataset specifically designed for anime head reenactment. Developed by the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), this dataset contains 2.4 million high-quality images along with their corresponding pose vectors. By leveraging 3D animation models as controllable image samplers, it enables the generation of abundant head images with detailed pose annotations. To streamline the data creation workflow, a Blender-based semi-automatic pipeline and a dedicated annotation system were developed. The application domains of the AnimeCeleb dataset include anime head reenactment and intuitive pose editing, aiming to address the head reenactment challenges in the animation field and advance relevant research.

原始信息汇总

AnimeCeleb 数据集概述

数据集介绍

• 名称: AnimeCeleb
• 全称: Large-Scale Animation CelebHeads Dataset for Head Reenactment
• 发布机构: Kangyeol Kim, Sunghyun Park, Jaeseong Lee, Sunghyo Chung, Junsoo Lee, Jaegul Choo
• 机构详情:
  • KAIST
  • Korea University
  • Naver Webtoon
  • Letsur Inc.
• 发布会议: ECCV 2022

数据集内容

• 目的: 用于动画头部重演（head reenactment）
• 特点:
  • 使用3D动画模型作为可控图像采样器，提供大量头部图像及其对应的详细姿态标注。
  • 构建了一个半自动化的数据创建流程，利用开放的3D计算机图形软件和开发的标注系统。
• 应用:
  • 训练头部重演模型，产生高质量的动画头部重演结果。
  • 提出了一种新的姿态映射方法和架构，用于跨域头部重演任务。

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相关论文

• 论文标题: AnimeCeleb: Large-Scale Animation CelebHeads Dataset for Head Reenactment
• 论文链接: arXiv

引用

@inproceedings{kim2021animeceleb, title={AnimeCeleb: Large-Scale Animation CelebHeads Dataset for Head Reenactment}, author={Kim, Kangyeol and Park, Sunghyun and Lee, Jaeseong and Chung, Sunghyo and Lee, Junsoo and Choo, Jaegul}, booktitle={Proc. of the European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year={2022} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AnimeCeleb 数据集的构建方式独具匠心，不同于以往从漫画书和动画电影中收集图像的传统方法，该数据集利用 3D 动画模型作为可控的图像采样器。首先，从 DeviantArt 和 Niconi solid 等网站收集了 3613 个可用的 3D 动画模型，并利用 Blender 等开源 3D 计算机图形软件进行图像渲染。然后，通过开发一个语义标注系统，对模型中的 morphs 进行标注，以识别与头部重演任务相关的 morphs。最后，通过数据采样步骤，随机选择目标 morphs 并将其应用于 3D 动画模型，以生成具有多样化面部表情和头部旋转的图像。

特点

AnimeCeleb 数据集具有以下特点：1) 详细标注：该数据集包含面部表情和头部旋转等详细标注，有助于开发高性能的神经网络模型。2) 海量图像：AnimeCeleb 提供了大量的动画图像，具有统一的风格，有助于提高模型的泛化能力。3) 多样风格：AnimeCeleb 包含四种不同的统一风格，考虑了不同动画创作者的绘画风格。

使用方法

AnimeCeleb 数据集可用于训练头部重演模型，并通过以下步骤进行使用：1) 数据准备：将数据集划分为训练集和测试集。2) 模型训练：使用训练集对头部重演模型进行训练，并利用测试集评估模型的性能。3) 模型应用：使用训练好的头部重演模型进行动画头部重演任务，例如将用户的面部表情和头部旋转转移到动画角色上。

背景与挑战

背景概述

在动画头部重演领域，高质量的动画头部数据集对于训练高性能的重演模型至关重要。AnimeCeleb 数据集，由 KAIST、韩国大学、Naver Webtoon 和 Letsur Inc. 的研究人员共同构建，旨在为动画头部重演提供大规模的动画头部数据集。该数据集于 2022 年 7 月发布，包含大量高质量的动画头部图像及其对应的详细姿态注释，为动画头部重演模型的训练提供了宝贵的资源。AnimeCeleb 数据集的构建过程涉及 3D 动画模型收集、语义标注和图像渲染，利用 3D 动画模型作为可控的图像采样器，能够生成大量具有对应详细姿态注释的头部图像。该数据集的发布对于动画头部重演领域的研究具有重要意义，为动画头部重演模型的训练和开发提供了新的方向。

当前挑战

AnimeCeleb 数据集的构建和应用也面临着一些挑战。首先，所解决的领域问题是动画头部重演，需要解决动画头部与真人头部之间的外观差异和姿态表示问题。其次，构建过程中所遇到的挑战包括 3D 动画模型的收集和标注、图像渲染的质量和多样性、以及跨领域头部重演模型的训练和评估。具体来说，3D 动画模型的收集和标注需要耗费大量的时间和人力，图像渲染的质量和多样性需要考虑不同的动画风格和场景，跨领域头部重演模型的训练和评估需要设计有效的损失函数和评价指标。

常用场景

经典使用场景

AnimeCeleb 数据集主要应用于动画头部重演任务，其经典使用场景包括：1. 训练动画头部重演模型，使模型能够根据给定的驱动图像生成具有相应表情和头部旋转的动画头部图像；2. 进行直观的表情编辑，通过调整姿态向量来控制动画头部图像的表情和头部旋转；3. 生成中间帧，通过插值两个不同帧的姿态向量来生成动画头部图像的中间帧。

实际应用

AnimeCeleb 数据集在实际应用场景中具有广泛的应用前景，包括：1. 虚拟偶像系统，通过将用户的动作转移到动画角色上，实现虚拟偶像的实时表演；2. 动画制作，通过动画头部重演技术，提高动画制作的效率和逼真度；3. 游戏开发，通过动画头部重演技术，为游戏角色提供更丰富的表情和动作。

衍生相关工作

AnimeCeleb 数据集衍生了以下相关经典工作：1. 姿态映射方法，将 AnimeCeleb 姿态向量映射到 3DMM 参数，实现跨域头部重演；2. AniMo 模型，利用共享姿态空间和域特定网络设计，实现高质量的跨域头部重演；3. 动画头部重演基线模型，如 FOMM 和 PIRenderer，为动画头部重演研究提供参考。