Jun, 2018

学习共享形状空间进行多模式服装设计

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TL;DR该研究提出了一种数据驱动的方法，用户可以通过简单的草图指示所需的褶皱图案，从而快速生成针对不同身体形状的服装，并且不需要在设计时运行服装模拟。
garment designsewing patternsdata-driven approachfold patternsshared shape space
发现论文，激发创造
  • ISP: 多层服装褶皱设计与隐式缝合图案

    本文介绍一种参数化服装表示模型，它可以处理多层服装，并且使用 2D 和 3D 参数化定义服装形状来实现不同 iability，这种组合比纯隐式表面表示更快，重建结果更高质量，并且支持通过修改 2D 面材质实现快速编辑服装形状。

    May, 2023

  • NeuralTailor：从服装的 3D 点云中重建缝纫图案结构

    该研究论文介绍了使用服装缝合图案和面向点的注意力模型 NeuralTailor，来解决在 SocialVR、表演捕捉和虚拟试衣等领域中，虚拟世界中真实服装重建的挑战。

    Jan, 2022

  • 受控形变先验下的服装篡改重构

    通过添加基于扩散的形变先验来建模衣物的形状，并利用隐式缝合图案（ISP）模型，从不完整的三维点云中恢复三维衣物形状，实验结果表明我们的方法在处理衣物的非刚性变形时具有更高的重建精度。

    May, 2024

  • 通过生成式三维服装模型实现自监督碰撞处理，用于虚拟试穿

    本文提出了一种新的生成模型，用于 3D 服装变形，能够学习一种数据驱动的虚拟试穿方法，并成功地解决了服装和身体之间的碰撞问题。通过使用服装的规范空间来训练生成模型，实现了一种自我监督的碰撞术语，可以可靠地解决服装和身体之间的相互渗透。

    May, 2021

  • 基于 RGB 图像的三维虚拟服装建模

    本文提出了一种新颖的方法，可以从照片中构建 3D 虚拟服装模型，通过利用多任务学习网络 JFNet 以及语义部件来提取颜色纹理信息，进行虚拟现实和混合现实的应用。

    Jul, 2019

  • SPnet：从单张图像估计服装缝制图案

    从单张图像中重建三维服装模型的一种新方法，通过推断单张图像中的缝制图案来获得服装的基本形状，然后使用物理模拟来生成能够适应任意姿势的三维服装。

    Dec, 2023

  • 动态神经服

    本文介绍了一种解决数字化人物着装的解决方案，该方案可以通过神经网络在测试时直接生成逼真的动态服装图像序列，以解决现有工作流程中重复性高且耗时的问题，并且可以在新的身体形状和背景图像下进行微调，并提供了与现有神经渲染和图像序列转换方法的定量比较。

    Feb, 2021

  • 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

  • 穿衣情况下人体形态与姿势的估计

    本研究提出了一种新方法，利用一种姿态不变形状空间对人体形状变化进行建模，结合基于骨骼的变形对姿态变化进行建模，用于估计着装人体扫描的静态和运动序列中的身体形状和姿态，改进了现有统计模型的拟合准确性。

    Dec, 2013

  • 生成式服装中的 3D 人物着装学习

    本文提出了一种名为 CAPE 的基于 Mesh-VAE-GAN 和 SMPL 身体模型的条件服装生成模型，能够直接为 3D 人体模型着装并适用于不同的姿势。

    Jul, 2019