CVPRApr, 2021

SCALE: 基于关节局部元素表面编解码的服装人体建模

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TL;DR通过使用神经网络的表征来捕捉局部相干几何信息和非平面细节，并回归本地几何，我们提出了一种新的表面能量，通过在服装上基于人体模型的变形将人体和衣服的形变分离开来，在二维参数空间上学习一种姿态嵌入，对未知的姿态进行模型建立，以及通过动作瞬间学习人的姿态，实现了点云三维建模和渲染。
clothing modelingneural networkslocal geometry regressionpose embeddingpoint cloud animation
发现论文，激发创造
  • 具有挑战性服装的人体神经点基形状建模

    该研究通过使用可以捕捉衣物粗糙表面几何特征的学习的非规范化本地变形来解决现有点云或隐式表面建模方法对衣服建模的不足，可以用于学习人物特定的化身并演示其动画效果，并能从原始扫描直接学习，使得创建逼真化身的过程大大简化。

    Sep, 2022

  • 使用点的能力对穿着衣物的人进行建模

    该研究使用 3D 点云与神经网络技术，通过学习服装的形状特征和姿态变形，并优化适应未见数据，实现了高效的 3D 人体化身动态生成。

    Sep, 2021

  • CloSET: 使用显式模板分解对穿着衣服的人类进行连续表面建模

    该研究提出了一种基于点的解决方案来解决服装变形问题，并引入了一个包含现实世界人类穿着高质量扫描数据集的方法进行验证。

    Apr, 2023

  • 使用单目摄像头实现衣着 3D 人体角色的动态外貌建模

    使用一个人的动态视频，通过引入新颖的组合式人体建模框架，结合显式建模和隐式建模的方法，实现高质量的服装 3D 人体化身建模，解决了缺乏几何和其时间对应关系的 3D 真值数据的挑战，成功地生成了具有运动相关几何和纹理的服装 3D 人体化身。

    Dec, 2023

  • 为可动人形模型建模衣服的单独层

    通过多视角捕捉视频对具有显式服装表示的可动衣物人形头像进行建模，采用二层网格表示注册每个 3D 扫描，通过时序卷积网络来预测衣物潜在编码以实现人体动力学和服装状态的交互作用。

    Jun, 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

  • DeepCloth: 基于神经网络的服装表征方法用于形状和风格编辑

    本文提出了 DeepCloth，它是一个针对服装表示、重建、动画和编辑的统一框架，它包含了三个组件：拓扑感知的 UV 位置图、连续特征空间中的嵌入和服装动画方法。这个方法可以实现更加灵活、通用的 3D 服装数字化框架。

    Nov, 2020

  • 基于点的人类服装建模

    该研究提出了一种新的基于点云的人类服装建模方法，结合深度学习和神经图形学技术，能够对不同类型和拓扑结构的衣服进行三维建模，并能从单张图片中推断出新衣服的几何形状，实现衣服的变形重定向和重新渲染。

    Apr, 2021

  • 学习可局部编辑虚拟人

    本文提出一种新的混合表征和端到端可训练的网络体系结构，以建模完全可编辑和可定制的神经化身，并设计实现一种特征码本以存储可变形体模型的本地几何和纹理特征。该模型具有 3D 一致性，并利用神经场的模建模力量。此外，该方法还可在三维资产之间交换本地特征以实现局部编辑。通过贡献一个新的高质量数据集，该方法生成了多样化的详细化身，并比现有方法获得更好的模型拟合性能。

    Apr, 2023

  • COAP: 人的组合式关节占用情况

    本研究提出了一种新型的神经隐式表示方法，旨在有效地对人体的关节运动进行建模、重构和合成，该方法利用具有局部感知能力的编码器 - 解码器结构将全身几何形状分解成局部身体部位，并学习局部复杂变形的神经隐式占据，同时考虑到身体部位的几何限制来提高姿态泛化能力，在 3D 环境中易于处理自相交和碰撞，实验结果表明，该模型在效率和准确性方面明显优于现有的解决方案。

    Apr, 2022