Feb, 2021

HandTailor：面向高精度单目三维手部恢复的研究

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TL;DR本文介绍了一个结合学习模块和优化模块的手部网格恢复的新框架 HandTailor，该框架利用单眼 RGB 图像实现高精度的恢复，能够在复杂的情景下取得最先进的性能表现。
3d hand pose estimationshape recoverycomputer visionlearning-based moduleoptimization-based module
发现论文，激发创造
  • 利用多模态数据进行单目实时手部形状和运动捕捉

    本研究提出了一种能够在 100fps 下具有最先进精度的单目手部形状和姿态估计新方法，它采用的是一种新的基于学习的架构设计，使其能够利用三维或二维标注图像数据以及独立的三维动画等所有可用的手部训练数据。该方法的输出使其更适用于计算机视觉和图形学领域中的应用，并且在数个具有挑战性的基准测试中取得了显著的定量和定性改善。

    Mar, 2020

  • 从单目 RGB 图像恢复端到端的手部网格

    本文提出了 HAnd Mesh Recovery (HAMR) 框架，通过参数化通用 3D 手模型的形状和相对 3D 关节角度，提供了更多表达和更有用的网格表示，该框架可从单个 RGB 图像重建人手的完整 3D 网格，并具有较好的表现。

    Feb, 2019

  • 从单目图像中恢复 3D 人体网格：一项调查

    本篇文章调查了单目三维人体网格恢复的相关任务，包括身体模型，恢复框架 / 训练目标，数据集评估指标和评测结果，并从优势和劣势方面深入分析了两种范式：优化和回归。作者希望激励研究人员的兴趣，促进该领域的研究。

    Mar, 2022

  • 实时三维手部网格重建中的精准对齐

    该论文提出了一种基于三个阶段的新型流程，通过联合阶段、网格阶段和细化阶段，实现准确的手部姿势和形状的 3D 网格重建，从而达到较高的手 - 图像对齐精度和实时性。该流程在基准数据集上具有优越的结果，证明了其高质量的手 - 网格 / 姿态预测和图像对齐性能。

    Sep, 2021

  • MobRecon：从单目图像中重建手部网格模型的移动设备友好算法

    提出了一种单视图手部网格重建框架，采用 2D 编码和 3D 解码，结合了轻量级有效的堆叠结构和深度可分螺旋卷积的高精度和高速度，并通过特征提升模块实现 2D 和 3D 表示之间的桥梁。实验证明，该框架达到了优越的重建精度和时间上的一致性，具有超高的推理速度。

    Dec, 2021

  • MM-Hand: 3D 感知的多模式导向的手部生成网络用于 3D 手势合成

    该论文提出了一种学习为基础的方法，使用 3D 姿态信息来合成逼真、多样和保留 3D 姿态的手图像，并通过基于几何的课程学习策略使增强数据能够持续提高最先进的 3D 手位姿估计器的定量性能。

    Oct, 2020

  • 野外场景下基于弱监督网格卷积的手部重建

    本研究提出了一种使用 YouTube 视频的弱监督网格卷积系统的简单而高效的单目 3D 手部姿势估计网络架构，大大优于最先进的方法，在野外基准测试中将误差减半。

    Apr, 2020

  • TailorNet：利用人体姿势，形状和服装风格预测 3D 服装模型

    TailorNet 是一个用于预测三维服装变形的神经模型，它综合考虑了服装的姿态、形状和风格等因素，同时保留了皱纹细节。该模型采用了分解变形模型的方法，通过低频和高频组合预测服装形变，并且相比之前的模型，TailorNet 可以更快地提供更加真实的结果。

    Mar, 2020

  • 单目 RGB 相机空间下的三维手部网格恢复

    利用虚拟现实、增强现实和手势控制等技术的快速发展，用户期望与计算机界面的交互更加自然和直观。本研究提出了一种网络模型，可从单目 RGB 图像中恢复相机空间中的 3D 手部网格，以实现准确和可靠的绝对空间预测。通过在大规模手部数据集 FreiHAND 上的评估，我们证明了我们提出的模型与最先进的模型具有可比性，为各种人机交互应用中的准确可靠的绝对空间预测技术的发展做出了贡献。

    May, 2024

  • 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