NeuralTailor：从服装三维点云重建缝纫样板结构

SocialVR、表演捕捉与虚拟试穿领域常需将真实服装忠实地复现于虚拟世界中。一项关键任务是将本征服装形状与由织物属性、物理力及与身体接触引起的形变解耦。我们提出使用服装缝纫样板这一真实且紧凑的服装描述符，以辅助本征服装形状估计。另一主要挑战是该领域形状与设计的高度多样性。三维服装深度学习最常见的方法是为单一服装或服装类别构建专用模型。我们认为，为多种服装设计构建统一模型具有泛化至新颖服装类型的优势，从而覆盖比单独模型更大的设计域。我们提出 NeuralTailor，一种基于点级注意力、用于变基数集合回归的新架构，并将其应用于从三维点云服装模型重建二维服装缝纫样板的任务。我们的实验表明 NeuralTailor 成功重建缝纫样板，并能泛化至训练期间未见过的样板拓扑的服装类型。