从单幅图像重建着装人物的360度纹理全身三维化身
计算机视觉与模式识别
2019-08-21 v1 图形学
摘要
本文中,我们从单幅图像预测人物的完整三维化身。我们利用图像到图像翻译方法在SMPL模型的UV空间中推断纹理与几何。给定从输入视角导出的部分纹理与分割布局图,我们的模型预测完整分割图、完整纹理图以及位移图。预测的图可应用于SMPL模型,从而自然泛化至新姿态、新体型甚至新服装。为在通用UV空间中学习模型,我们将SMPL模型非刚性配准到数千个三维扫描,有效地将纹理与几何编码为对应图像。这将困难的三维推断任务转化为更简单的图像到图像翻译任务。在渲染人物扫描及DeepFashion数据集图像上的结果表明,我们的方法能从单幅图像重建合理的三维化身。我们进一步使用模型数字改变姿态、体型、在人物间交换服装并编辑衣物。为鼓励该方向研究,我们将公开源代码供研究使用。
引用
@article{arxiv.1908.07117,
title = {360-Degree Textures of People in Clothing from a Single Image},
author = {Verica Lazova and Eldar Insafutdinov and Gerard Pons-Moll},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.07117},
year = {2019}
}