GarmentCrafter：面向单视角3D服装重建与编辑的渐进式新视角合成
图形学
2025-03-12 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了GarmentCrafter，一种使非专业用户能够从单视角图像创建和修改3D服装的新方法。尽管图像生成的最新进展促进了2D服装设计，但对于非专业用户而言，创建和编辑3D服装仍然具有挑战性。现有单视角3D重建方法通常依赖预训练生成模型来合成以参考图像和相机姿态为条件的新视角，但它们缺乏跨视角一致性，无法捕捉不同视角之间的内部关系。在本文中，我们通过渐进式深度预测和图像变形来近似新视角，从而解决了这一挑战。随后，我们训练了一个多视角扩散模型，在不断演变的相机姿态指导下完成被遮挡和未知的服装区域。通过联合推断RGB和深度，GarmentCrafter强制视角间一致性，并重建精确几何和精细细节。大量实验表明，我们的方法在视觉保真度和视角间一致性方面优于最先进的单视角3D服装重建方法。
引用
@article{arxiv.2503.08678,
title = {GarmentCrafter: Progressive Novel View Synthesis for Single-View 3D Garment Reconstruction and Editing},
author = {Yuanhao Wang and Cheng Zhang and Gonçalo Frazão and Jinlong Yang and Alexandru-Eugen Ichim and Thabo Beeler and Fernando De la Torre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08678},
year = {2025}
}
备注
Project Page: https://humansensinglab.github.io/garment-crafter/