GarmentDreamer：具有多样几何与纹理细节的 3DGS 引导服装合成
计算机视觉与模式识别
2024-05-22 v1
摘要
传统的三维服装创作劳动强度大，涉及草图、建模、UV 展开和纹理化，既耗时又昂贵。近期基于扩散的生成模型的进展，使得从文本提示、图像和视频生成三维服装成为可能。然而，现有方法要么存在多视图图像之间的不一致性，要么需要额外的处理过程将衣物与底层人体模型分离。在本文中，我们提出了 GarmentDreamer，一种利用三维高斯泼溅 (GS) 作为引导，从文本提示生成可穿戴、可用于模拟的三维服装网格的新方法。与直接使用由生成模型预测的多视图图像作为引导不同，我们的 3DGS 引导确保了在服装变形和纹理合成中的一致优化。我们的方法引入了一个由法向和 RGBA 信息引导的新型服装增强模块，并采用隐式神经纹理场 结合得分蒸馏采样 (SDS) 来生成多样的几何和纹理细节。我们通过全面的定性和定量实验验证了该方法的有效性，展示了 GarmentDreamer 相对于最先进替代方案的优越性能。我们的项目页面位于：https://xuan-li.github.io/GarmentDreamerDemo/。
引用
@article{arxiv.2405.12420,
title = {GarmentDreamer: 3DGS Guided Garment Synthesis with Diverse Geometry and Texture Details},
author = {Boqian Li and Xuan Li and Ying Jiang and Tianyi Xie and Feng Gao and Huamin Wang and Yin Yang and Chenfanfu Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.12420},
year = {2024}
}