PARTE：基于人体部件引导的 3D 人体纹理重建方法
计算机视觉与模式识别
2025-07-31 v4
摘要
不同人体部位人体纹理错位是现有 3D 人体重建方法的主要局限之一。每个人体部件（如夹克或裤子）应保持独立的纹理，而不会与其他部位混合。人体部件的结构一致性是推断单张图像中不可见区域人体纹理的关键线索。然而，大多数现有 3D 人体重建方法并未显式利用部件分割先验，导致重建结果中的纹理错位。为此，我们提出了 PARTE 框架，该框架将 3D 人体部件信息作为关键指导信号，用于重建 3D 人体纹理。我们的框架包含两个核心组件：首先，为从单张图像推断 3D 人体部件信息，我们提出了 3D 部件分割模块（PartSegmenter），该模块首先重建无纹理的人体表面，并基于无纹理表面预测人体部件标签；其次，为将部件信息融入纹理重建，我们引入了部件引导纹理模块（PartTexturer），该模块从预训练的图像生成网络中获取人体部件纹理对齐的先验知识。大量实验表明，我们的框架在 3D 人体重建方面实现了最先进的质量。项目页面可访问于 https://hygenie1228.github.io/PARTE/。
引用
@article{arxiv.2507.17332,
title = {PARTE: Part-Guided Texturing for 3D Human Reconstruction from a Single Image},
author = {Hyeongjin Nam and Donghwan Kim and Gyeongsik Moon and Kyoung Mu Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.17332},
year = {2025}
}
备注
Published at ICCV 2025, 22 pages including the supplementary material