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Neural rendering for improved cosmetics virtual try-on by Robin Kips

Résumé

Les applications dans le domaine de la réalité augmentée se sont rapidement répandues au travers des sites de e-commerce et des réseaux sociaux, permettant désormais aux consommateurs d’essayer virtuellement une large variété de produits cosmétiques. Néanmoins, alors l’essayage virtuel est apprécié par les consommateurs, il offre un réalisme limité en comparaison d’une image de véritable produit cosmétique. Par ailleurs, les domaines émergent des réseaux génératifs et du rendu neuronal offrent aujourd’hui de nouvelles perspectives que nous étudions cette thèse, pour une synthèse d’images plus réalistes et de nouvelles expériences d’essayage virtuel. Tout d’abord, nous introduisons une nouvelle méthode de synthèse de maquillage, basée sur des réseaux génératifs, dans laquelle la couleur des cosmétiques peut être explicitement contrôlée, de façon similaire à un moteur de rendu physique. Notre modèle permet de synthétiser des images réalistes de maquillage des yeux et des lèvres en haute résolution. De plus, nous introduisons une méthode d’apprentissage faiblement supervisée pour les réseaux génératifs contrôlables, nous permettant de nous affranchir du besoin de données labellisées. Cependant, les méthodes génératives souffrent de certaines limitations pour une utilisation dans des applications en temps réel. C’est pourquoi nous proposons une approche de rendu neuronal pour l’essayage virtuel des cosmétiques en temps réel sur les appareils mobiles. Notre approche est basée sur un nouveau réseau d’inversion graphique qui apprend à projeter une image d’exemple dans l’espace des paramètres d’un moteur de rendu d’informatique graphique. Ce modèle est entraîné grâce à une approche auto-supervisée qui ne nécessite pas d’images d’entraînement labellisées. Cette méthode rend possible de nouvelles applications dans lesquelles les consommateurs peuvent essayer virtuellement un nouveau produit cosmétique à partir d’une image de maquillage de leur choix, telle qu’une photographie issue des réseaux sociaux. Enfin, nous introduisons une nouvelle méthode permettant d’accélérer la digitalisation de nouveaux produits cosmétiques pour les applications d’essayage virtuel. En prenant exemple sur le domaine de la capture des matériaux, nous proposons une nouvelle méthode combinant application contrôlée et système d’imagerie pour les produits cosmétiques. De plus, nous illustrons une utilisation possible de ce nouveau type de données pour l’estimation de l’apparence des cosmétiques sur le visage grâce à une méthode ce rendu neuronal. Au total, les nouvelles méthodes introduites dans cette thèse permettent l’amélioration des technologies d’essayage virtuel des cosmétiques, à la fois de manière directe, en introduisant des méthodes rendu plus réaliste, et indirecte, en proposant de nouvelles expériences pour les consommateurs et en améliorant la créations de l’essayage virtuel pour de nouveaux produits cosmétiques.

Source: http://www.theses.fr/2022IPPAT011

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