Gaussian Garments：从多视角视频重建具有真实感外观的仿真就绪服装
计算机视觉与模式识别
2024-09-13 v1 图形学
摘要
我们介绍了 Gaussian Garments，一种从多视角视频重建逼真的仿真就绪服装资产的新方法。我们的方法通过 3D 网格和高斯纹理的组合来表示服装，该高斯纹理编码了颜色和高频表面细节。这种表示能够将服装几何形状准确配准到多视角视频，并有助于将反照率纹理与光照效果解耦。此外，我们展示了如何微调预训练的图神经网络 (GNN) 以复现每件服装的真实行为。重建后的 Gaussian Garments 可以自动组合成多件服装的套装，并使用微调后的 GNN 进行动画驱动。
引用
@article{arxiv.2409.08189,
title = {Gaussian Garments: Reconstructing Simulation-Ready Clothing with Photorealistic Appearance from Multi-View Video},
author = {Boxiang Rong and Artur Grigorev and Wenbo Wang and Michael J. Black and Bernhard Thomaszewski and Christina Tsalicoglou and Otmar Hilliges},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.08189},
year = {2024}
}