CLOTH-HUGS：面向衣物的类人高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2026-04-20 v1
摘要
我们提出 Cloth-HUGS，一个基于高斯溅射的神经渲染框架，用于实现服装人类的照片级逼真重建，显式分离身体与服装。不同于以往将服装合并为单一身体表征并在光面料和复杂形变上难以胜任的做法，Cloth-HUGS 使用独立的高斯层表示身体与服装，置于共享的标准化空间中。标准化体积联合编码身体、服装与场景原语，通过 SMPL-driven 关节变形及学习的线性混合皮肤权重实现变形。为提升服装逼真度，我们从网格拓扑初始化服装高斯，并应用仿物理约束，包括仿真一致性、ARAP 正则化和掩码监督。我们进一步引入基于深度的多遍渲染策略，以实现稳健的身体-服装-场景合成，实现 60 FPS 以上的实时渲染。实验表明，Cloth-HUGS 在多个基准上显著提升感知质量和几何保真度，将 LPIPS 降低最高可达 28%，并产生历时一致的服装动态。
引用
@article{arxiv.2604.15875,
title = {CLOTH-HUGS: Cloth Aware Human Gaussian Splatting},
author = {Sadia Mubashshira and Nazanin Amini and Kevin Desai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15875},
year = {2026}
}