学习运动依赖外观以实现单相机下动态人体的高保真绘制

着装人体的外观经历复杂的几何变换，这不仅由静态姿态引起，也由其动态过程导致，即给定某一姿态，根据运动方式的不同存在多种布料几何构型。这种以运动为条件的外观建模在现有人体绘制方法中很大程度上被忽视，导致绘制出物理上不合理的运动。学习外观动态的关键挑战在于需要极其大量的观测数据。本文通过强制等变性——表示应随姿态的变换方式而变换——提出了一种紧凑的运动表示。我们建模了一个等变编码器，可从3D身体表面的空间与时间导数生成可泛化的表示。该学习到的表示由一个组合式多任务解码器解码，从而绘制高保真时变外观。我们的实验表明，给定单视角视频，我们的方法能为未见过的身体姿态与新视角生成时间连贯的动态人体视频。