BiTT：从单张图像双向重建交互双手纹理

创建个性化手部化身对于在 AR/VR 平台上为用户提供逼真体验至关重要。虽然大多数先前研究侧重于重建 3D 手部形状，但近期一些工作已着手解决在形状之上重建手部纹理的问题。然而，这些方法通常局限于捕捉手部可见侧的像素，需要视频中的多视角或输入多张图像。本文提出一种新颖方法 BiTT（交互双手双向纹理重建），这是首个端到端可训练的方法，仅需单张 RGB 图像即可对交互双手进行可重光照、姿态无关的纹理重建，其包含三个新颖组件：1) 利用左/右手纹理对称性的双向（左 $\leftrightarrow$ 右）纹理重建，2) 利用纹理参数化模型进行手部纹理恢复，以及 3) 用于重建交互双手个性化纹理的整体由粗到精阶段流水线。BiTT 首先从输入图像估计场景光照条件和反照率图像，然后通过纹理参数化模型和双向纹理重建器重建双手纹理。在使用 InterHand2.6M 和 RGB2Hands 数据集的实验中，我们的方法在定量和定性上均显著优于最先进的手部纹理重建方法。代码可在 https://github.com/yunminjin2/BiTT 获取。