얼굴 성능: 데이터 캡처 프로토콜을 위한 3가지 필수 팁

얼굴 캡처 프로토콜을 설계할 때는 데이터 품질 저하와 참여자의 피로를 방지하기 위해 고려해야 할 사항이 매우 많습니다.

다음과 같은 요소

어떤 포즈를 선택하나요?
포즈 순서 지정 방법
포즈를 설명하거나 보여주는 방법 등

...세션 결과에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

주요 게임 및 기술 기업과 협력하여 페이셜 퍼포먼스 캡처 파이프라인을 개선하다 보면, 사람들이 유사하고 오래된 프로토콜을 재활용하고 있다는 사실을 알 수 있습니다. 많은 캡처의 현재 목적을 고려할 때, 이러한 오래된 프로토콜은 비논리적인 포즈 조합, 중복된 표정, 비효율적인 흐름으로 인해 투박한 경우가 많습니다.

얼굴 캡처 디자인에서 해야 할 일과 하지 말아야 할 일은 끝없이 많지만, 여기 몇 가지 일반적인 팁을 소개합니다:

1. 사용 사례를 염두에 두세요!

실시간 애플리케이션을 위한 머신러닝 학습 데이터를 정의하고 있나요? 영화나 게임에서 격렬한 전투 장면을 위해 극단적인 포즈를 수집하고 있나요? 최종 목표를 생각해 보세요.

공동 작업을 위한 아바타 제품의 얼굴 데이터를 캡처하는 것이 목적이라면 친사회적이고 협력적이며 자연스러운 표정을 우선시해야 할 것입니다. 보기 흉한 “비명” 포즈나 지나치게 압축된 “레몬” 얼굴로 세션을 부풀려서 시간, 에너지, 제작 예산을 낭비하지 마세요. 다음 용도로 사용하세요. 디아블로 그리고 혹성탈출: 종의 기원.

2. 논리적 흐름을 위한 설계.

예를 들어 눈썹 기반 FACS 포즈(눈썹 안쪽 올리기, 눈썹 바깥쪽 올리기, 눈썹 내리기 등의 동작 단위)와 눈 기반 FACS 포즈(윗눈꺼풀 올리기, 눈꺼풀 조이기, 볼 올리기, 눈 감기, 깜박임, 윙크 등의 동작 단위)와 같이 유사한 표현을 함께 그룹화할 수 있습니다.
각 섹션 내에서 쉬운 포즈에서 어려운 포즈로 이동합니다. 모든 포즈에서 쉬운 포즈에서 어려운 포즈로 이동하면 사용자가 눈에서 입, 눈썹에서 턱으로 이동해야 하는 상황이 발생하게 됩니다.
표현을 전략적으로 그룹화하면 사용자의 피로도와 이해도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 이전 포즈를 설명하고 발전시킬 수 있는 방식으로 포즈를 정렬할 수 있는 기회가 열립니다.

3. 예제 이미지와 설명이 대상 포즈와 의도한 블렌드 모양과 일치하는지 확인합니다.

“눈을 크게 뜨지 말고 눈썹을 올리세요”와 같은 메시지를 너무 많이 보는데, 예시 샷의 배우는 분명히 눈을 크게 뜨고 있습니다. 대부분의 사용자는 듣거나 읽은 대로 행동하는 것이 아니라 보는 대로 행동합니다. 따라서 상충되는 지침을 제공하지 말고 예시 포즈를 엄격하게 검토해야 합니다!