用于神经网络中服装碰撞处理的排斥力单元
图形学
2022-11-08 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
尽管近期取得进展，基于深度学习的方法在预测身体运动下 3D 服装变形时仍存在服装与身体间的穿透问题。为解决该问题，我们提出一种称为排斥力单元（ReFU）的新型碰撞处理神经网络层。基于底层身体的符号距离函数（SDF）与当前服装顶点位置，ReFU 预测逐顶点偏移，将任何穿透顶点推至无碰撞构型，同时保留精细几何细节。我们证明 ReFU 可微且具有可训练参数，可集成到预测 3D 服装变形的不同网络主干中。我们的实验表明，与基于碰撞损失或后处理优化的先前方法相比，ReFU 显著减少了身体与服装间的碰撞数量并更好地保留了几何细节。
引用
@article{arxiv.2207.13871,
title = {A Repulsive Force Unit for Garment Collision Handling in Neural Networks},
author = {Qingyang Tan and Yi Zhou and Tuanfeng Wang and Duygu Ceylan and Xin Sun and Dinesh Manocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.13871},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022