Aug, 2021

神经 GIF: 用于穿着人物动画的神经广义隐式函数

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TL;DR利用神经广义隐函数技术（Neural-GIF），通过学习解决了利用模板方法难以处理的服装模拟问题，在非刚性形状学习中，灵活地建立了可以学习服装及软组织的复杂非刚性变形，并且可以通过学习处理 3D 扫描数据，并用于多种不同的形状设置。
neural-gifshape learningnon-rigid deformationclothing animation3d scans
发现论文，激发创造
  • GIFS: 用神经隐式函数进行通用形状表示

    本文提出了一种名为 GIFS 的新方法，通过模拟点之间的关系而不是点和表面之间的关系，以表示包括非水密形状和多层表面形状在内的一般形状，实验结果表明，在重建质量、渲染效率和视觉保真度方面，GIFS 的性能优于之前的最先进方法。

    Apr, 2022

  • 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

  • 可动化的高斯函数：学习姿势相关的高斯图像用于高度逼真的人体化身建模

    通过引入 Animatable Gaussians 和强大的 2D CNNs 以及 3D 高斯样条插值方法，我们的方法可以根据输入视频创建高保真度的动态逼真化身，实现虚拟人物的建模和动态外观生成。实验证明，与其他最先进的方法相比，我们的方法具有更好的性能。

    Nov, 2023

  • 虚拟试穿服装的基于学习的动画

    本文提出了一种基于学习的服装动画方法，用于高效的虚拟试穿模拟，其中使用了基于物理的模拟，基于数据库的模型训练，并将全局服装吻合和局部服装皱纹分离。同时，使用循环神经网络来回归服装皱纹，实现了高度逼真的非线性效果。

    Mar, 2019

  • gDNA: 生成详细神经化身模型

    这篇论文提出了一种新方法，使用前向蒙皮模块和对抗网络模型，仅从少量生动的数据中学习生成多样化的 3D 人形模型，以便能够更自然地生成身着不同服装的人形模型，并且还可用于将人形模型拟合到原始扫描数据上。

    Jan, 2022

  • 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

  • SNUG: 自监督神经动态服装

    本文提出了一种自监督学习动态三维服装变形的方法，通过基于优化方案的物理模型训练神经网络，实现无需预先计算数据，节省大量时间和成本，并成功应用于包括动态变形和精细皱纹在内的交互式服装建模。

    Apr, 2022

  • 基于视频的姿势调节化身

    通过神经放射场（NeRF）驱动底层骨骼，现在可以从一组稀疏的摄像机中重构动态人体动作和形状。我们开发了一个自适应和显式的频域两支神经网络来建模与骨骼姿态相关的衣物和皮肤的变形。通过模拟不同姿势所需的唯一频率分配，我们的网络在保留细节和泛化能力方面优于现有的方法。

    Aug, 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

  • 一种穿着衣物的人的生成模型

    本文提出了第一个基于图像的全身穿着人群生成模型，通过从大规模图像数据库中学习生成模型，我们克服了人体姿态、形状和外观方面的高变异性挑战，并提出了一种可分解生成模型以生成逼真的人物图像。该方法有效地实现了数据驱动的人物生成方法。

    May, 2017