CAMM：从单目视频构建类别无关且可动画化的 3D 模型
计算机视觉与模式识别
2023-04-17 v1
摘要
在 3D 中动画化一个物体通常需要关节化结构，例如被操作物体的运动链或骨架以及适当的蒙皮权重，以获得平滑的运动和表面形变。然而，现有允许直接姿态操控的模型要么局限于特定物体类别，要么使用专门设备构建。为减少创建可动画化 3D 模型所需的工作，我们提出一种新颖重建方法，为任意关节化物体学习可动画化的运动链。我们的方法在单目视频上运行，无需物体形状或底层结构的先验知识。我们的方法在各种关节化物体类别上与最先进的 3D 表面重建方法表现相当，同时可通过重新摆姿学习的运动链实现直接姿态操控。
引用
@article{arxiv.2304.06937,
title = {CAMM: Building Category-Agnostic and Animatable 3D Models from Monocular Videos},
author = {Tianshu Kuai and Akash Karthikeyan and Yash Kant and Ashkan Mirzaei and Igor Gilitschenski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06937},
year = {2023}
}
备注
Project Page: https://camm3d.github.io/