从单目视频重建高质量可驱动动态服装
计算机视觉与模式识别
2023-11-03 v1
摘要
从图像或视频重建服装已取得诸多进展。然而，现有工作均未达到将高质量可驱动动态服装数字化的预期，后者可适配各种未见姿态。本文中，我们提出首个不依赖扫描数据、从单目视频恢复高质量可驱动动态服装的方法。为对各种未见姿态生成合理形变，我们提出一个可学习的服装形变网络，将服装重建任务表述为姿态驱动形变问题。为缓解从单目视频估计 3D 服装的歧义性，我们设计了一个多假设形变模块，学习多种合理形变的空间表示。在多个公开数据集上的实验结果表明，我们的方法能重建具有连贯表面细节的高质量动态服装，并可轻易在未见姿态下驱动动画。代码将提供以用于研究目的。
引用
@article{arxiv.2311.01214,
title = {High-Quality Animatable Dynamic Garment Reconstruction from Monocular Videos},
author = {Xiongzheng Li and Jinsong Zhang and Yu-Kun Lai and Jingyu Yang and Kun Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01214},
year = {2023}
}