从单幅图像精炼三维人体纹理估计
计算机视觉与模式识别
2023-03-08 v1
摘要
从单幅图像估计三维人体纹理在图形学与视觉中至关重要。它需学习一个从具有多样姿态的人体输入图像到参数化（UV）空间的映射函数，并合理幻觉出不可见部分。为实现高质量的三维人体纹理估计，我们提出一个通过可变形卷积自适应采样输入的框架，其中偏移量由深度神经网络学习。此外，我们描述一种提升视角泛化的新颖循环一致性损失。我们进一步提出以基于不确定性的像素级图像重建损失训练框架，从而增强色彩保真度。我们将方法与最先进方法比较，展示了显著的定性与定量改进。
引用
@article{arxiv.2303.03471,
title = {Refining 3D Human Texture Estimation from a Single Image},
author = {Said Fahri Altindis and Adil Meric and Yusuf Dalva and Ugur Gudukbay and Aysegul Dundar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.03471},
year = {2023}
}