CVPR2023 Highlight | ECON:最新单图穿衣人三维重建SOTA算法

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作者:宁了个宁  | 来源:计算机视觉工坊

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添加微信:dddvisiona,备注:三维重建,拉你入群。文末附行业细分群。

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图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面,以及明确的拟人化正则化,以推断高保真度的3D人类,即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。

0.笔者个人体会

这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。
隐式方法可以用来表示任意3D穿着人类形状,因为它不依赖于拓扑结构,因此具有更高的灵活性。这种方法的缺点是难以扩展到多种服装样式,限制了其在真实场景中的应用。
相比之下,显式方法则使用网格或深度图或点云来重建3D人类。这些方法主要关注于估计或回归最小穿着的3D身体网格,而忽略了衣服。为了考虑穿着人类的形状,另一类工作通过添加3D偏移量到身体网格上来进行建模。这种方法与当前的动画管道兼容,因为它们继承了从统计身体模型中得出的层次化骨架和权重。然而,这种方法对于宽松的衣服来说不够灵活,因为它们与身体拓扑结构有很大的不同,例如衣

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