基于生成式 3D 服装模型的自监督碰撞处理用于虚拟试穿
计算机视觉与模式识别
2021-05-14 v1
摘要
我们提出一种新的 3D 服装形变生成模型，使我们首次能够学习一种数据驱动的虚拟试穿方法，有效解决服装-身体碰撞问题。与现有需要在测试时通过不理想的后续处理步骤修复服装-身体穿插的方法不同，我们的方法直接输出不与底层身体发生碰撞的 3D 服装配置。我们成功的关键在于一种新的服装规范空间，它去除了已由新的扩散人体模型捕获的姿势与形状形变，该模型将皮肤权重与混合形状等身体表面属性外推至任意 3D 点。我们利用该表示训练一个带有新颖自监督碰撞项的生成模型，学习可靠解决服装-身体穿插。我们广泛评估并与近期提出的数据驱动方法比较，表明我们的方法是首个在未见身体形状与运动下成功处理服装-身体接触且不牺牲真实感与细节的方法。
引用
@article{arxiv.2105.06462,
title = {Self-Supervised Collision Handling via Generative 3D Garment Models for Virtual Try-On},
author = {Igor Santesteban and Nils Thuerey and Miguel A. Otaduy and Dan Casas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.06462},
year = {2021}
}
备注
Accepted to CVPR 2021. Project website http://mslab.es/projects/SelfSupervisedGarmentCollisions