基于变形分解生成模型的宽松服装动画研究
计算机视觉与模式识别
2023-12-25 v1
摘要
现有的数据驱动服装动画方法通常由线性蒙皮驱动，尽管对紧身服装有效，但难以很好地处理具有复杂变形的宽松服装。为了解决这些局限性，我们开发了一种基于变形分解的服装生成模型，以在不直接使用线性蒙皮的情况下高效模拟宽松服装变形。具体而言，我们利用所提出的生成模型学习一个服装生成空间，在解码阶段将潜在表示解耦为非姿态变形服装和动态偏移。通过显式的服装变形分解，我们的生成模型能够在规范服装形状上生成复杂的姿态驱动变形。此外，我们学习将身体运动和服装的前一状态转移到潜在空间，以再生动态结果。另外，我们在对抗训练设置中引入了细节增强模块，以学习高频褶皱。我们通过大量实验证明了我们的方法优于现有最优的数据驱动方法，并展示了结果的定性和定量分析。
引用
@article{arxiv.2312.14619,
title = {Towards Loose-Fitting Garment Animation via Generative Model of Deformation Decomposition},
author = {Yifu Liu and Xiaoxia Li and Zhiling Luo and Wei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.14619},
year = {2023}
}