服装化身：基于样片配准的逼真布料驱动
计算机视觉与模式识别
2022-06-08 v1
摘要
虚拟临场感是在线交流的未来。服装是个人身份与自我表达的重要部分。然而，目前尚无可用于训练逼真布料动画临场感模型所需分辨率与精度的已配准服装真值数据。在此，我们提出一个端到端流水线，用于构建可驱动服装表示。我们方法的核心是一个能够高精度捕捉形变的多视角花纹布料跟踪算法。我们进一步依赖该跟踪方法产生的高质量数据来构建服装化身 (Garment Avatar)：一种用于单件服装的富有表现力且完全可驱动的几何模型。所得模型可使用稀疏视角集进行动画，并产生忠实于驱动信号的高度逼真重建。我们在一个逼真虚拟临场感应用上展示了流水线的有效性，其中服装由双视角重建，用户可按需挑选与替换服装设计。此外，我们展示了一个具有挑战性的场景：当仅以身体姿态驱动时，我们的可驱动服装化身能够生成比当前最优 (SOTA) 方法质量显著更高的逼真布料几何。
引用
@article{arxiv.2206.03373,
title = {Garment Avatars: Realistic Cloth Driving using Pattern Registration},
author = {Oshri Halimi and Fabian Prada and Tuur Stuyck and Donglai Xiang and Timur Bagautdinov and He Wen and Ron Kimmel and Takaaki Shiratori and Chenglei Wu and Yaser Sheikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.03373},
year = {2022}
}