CHROME：来自单图像的具有遮挡鲁棒性与多视图一致性的穿衣人体重建
计算机视觉与模式识别
2025-10-20 v2
摘要
从单图像重建穿衣人体是计算机视觉中一项基础任务，应用广泛。尽管现有的单目穿衣人体重建解决方案已显示出有前景的结果，但它们通常依赖于人类主体处于无遮挡环境的假设。因此，当遇到野外遮挡图像时，这些算法会产生多视图不一致和碎片化的重建。此外，大多数单目3D人体重建算法利用几何先验（如SMPL标注）进行训练和推理，这在现实应用中极难获取。为了解决这些局限性，我们提出了CHROME：来自单图像的具有遮挡鲁棒性与多视图一致性的穿衣人体重建，这是一个旨在从单个遮挡图像重建具有多视图一致性的遮挡鲁棒3D人体的新流水线，无需真实几何先验标注或3D监督。具体而言，CHROME利用多视图扩散模型首先从遮挡输入合成无遮挡的人体图像，兼容现成的姿态控制以在合成过程中明确强制跨视图一致性。然后训练一个3D重建模型来预测一组3D高斯，受限于遮挡输入和合成视图，对齐跨视图细节以产生连贯且准确的3D表示。CHROME在新视图合成（高达3 db PSNR）和挑战条件下的几何重建方面取得了显著提升。
引用
@article{arxiv.2503.15671,
title = {CHROME: Clothed Human Reconstruction with Occlusion-Resilience and Multiview-Consistency from a Single Image},
author = {Arindam Dutta and Meng Zheng and Zhongpai Gao and Benjamin Planche and Anwesha Choudhuri and Terrence Chen and Amit K. Roy-Chowdhury and Ziyan Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.15671},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ICCV 2025