基于隐式模型无监督域自适应的单图像雕塑三维重建
计算机视觉与模式识别
2022-10-11 v1
摘要
在虚拟现实（VR）博物馆中获取雕塑等展品的虚拟等价物可能耗费大量人力且有时不可行。基于深度学习的三维重建方法使我们能从二维观测中恢复三维形状，其中基于单视图的方法可减少为 VR 博物馆获取三维雕塑时对人工干预与专用设备的需求。然而，在尝试使用研究充分的人体重建方法时存在两个挑战：数据可用性有限与域偏移。考虑到雕塑通常与人类相关，我们提出无监督三维域自适应方法，将单视图三维隐式重建模型从源域（真实世界人体）适配到目标域（雕塑）。我们将生成形状与其他方法比较，并进行消融实验与用户研究以证明我们自适应方法的有效性。我们还将结果部署于一个 VR 应用中。
引用
@article{arxiv.2210.04265,
title = {3D Reconstruction of Sculptures from Single Images via Unsupervised Domain Adaptation on Implicit Models},
author = {Ziyi Chang and George Alex Koulieris and Hubert P. H. Shum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.04265},
year = {2022}
}