Jun, 2018

基于深度学习的二值掩模图像人体形状重建

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TL;DR本文提出了一种基于深度学习的方法，通过 2D 正交视图来实现 3D 人体形态的重建，使用二进制掩膜图像即可快速创建数字化人物，并可应用于 3D 游戏、虚拟现实、在线时装购物等领域。
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发现论文，激发创造
  • DenseBody：从单幅彩色图像直接回归密集式三维人体姿势和形状

    本文提出使用卷积神经网络和编码器 - 解码器神经网络从单张彩色图像中直接回归 3D 人体网格，利用高效的 3D 人体形状和姿势表示方法，在 Human3.6M、SURREAL 和 UP-3D 等多个 3D 人体数据集上实现了最新性能。

    Mar, 2019

  • 人体建模：从单张图像非参数三维人体形状估计

    本文提出了一种基于深度图的非参数方法，用于从单个 RGB 图像中估计人体的 3D 形状，并结合对抗训练进行优化，并在真实数据集上进行了验证。

    Aug, 2019

  • 学习合成数据进行 3D 人脸重建

    本论文介绍了一种基于卷积神经网络和生成随机几乎逼真的面部图像的方法，可以通过单张照片快速、稳健地重建面部的三维几何结构，即使在极端表情和各种光照条件下也可以成功恢复面部形状。

    Sep, 2016

  • 3DPeople: 建模穿着衣服人的几何形状

    本文提出了一种从单张照片中预测着装人体几何形状的新方法，包括三个关键点：一个新数据集，一个新的形状参数化算法和一个端到端的深度生成网络。

    Apr, 2019

  • 单图像中人体的视图外推

    本研究提出了一种基于深度学习的新流程，通过显式估计和利用人体的几何形状来综合人体的新视图，从而显著提高姿态变化对象的性能。

    Apr, 2018

  • 使用深度形状先验和轮廓的单视图物体形状重建

    本文提出了一种在线优化的网络结构，通过避免依赖于深层神经网络的初始化，使用了概率形状先验指导深层特征以及图像线索，实现了从单个图像中重建三维形状，且相较于现有最先进方法，得到了可比较的结果。

    Nov, 2018

  • 通过分层网格变形从单张图像中详细估计人体形状

    该论文提出了一种新的框架，利用深度神经网络和 Hierarchical Mesh Deformation 技术综合使用人体关节、轮廓和像素的着色信息，从而在单张图片中精确恢复人体形状。实验证明，我们的方法在 2D IoU 计算和 3D 距离计算的准确度上都优于现有的其他方法。

    Apr, 2019

  • 通过体积回归从单张图片重建三维人体

    本文提出使用卷积神经网络进行端到端直接重建人类三维几何通过体积回归，无需拟合形状模型，能够从多种输入类型训练并处理姿态变化和细节重建。

    Sep, 2018

  • 基于图像的三维物体重建：深度学习时代的现状和趋势

    本篇综述文章总结了基于深度学习技术的图像三维重建方法，以形状表示、网络结构和训练机制为基础，介绍了近期该领域的研究进展和性能比较，并探讨未来研究的方向。

    Jun, 2019

  • Front2Back: 基于前后预测的单视角 3D 形状重建

    利用三维表面几何约束以及反射对称性，从单个二维图像中恢复三维网格，相对于现有的 2D 和 2.5D 数据的三维重建方法，实现了更好的细节保留和性能表现。

    Dec, 2019