保留拓扑细节化的人体重建
计算机视觉与模式识别
2022-02-02 v3
摘要
由于具有多样服饰风格的人体形状高度多样且复杂，从单张图像直接估计人体几何颇具挑战。多数基于模型的方法局限于预测着衣极少、表面过度平滑的身体的形状与姿态。而无模型方法在捕捉精细几何细节的同时，缺乏固定的网格拓扑。为应对这些问题，我们提出一种新颖的保留拓扑的人体重建方法，弥合基于模型与无模型人体重建之间的鸿沟。我们提出一个端到端神经网络，同时预测像素对齐的隐式曲面，以及由图卷积神经网络构建的显式网格模型。在DeepHuman及我们收集的数据集上的实验表明，我们的方法行之有效。代码将公开可用。
引用
@article{arxiv.2106.06313,
title = {Topology-Preserved Human Reconstruction with Details},
author = {Lixiang Lin and Jianke Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06313},
year = {2022}
}