Apr, 2022

从不受限制的帧中重建三维人体化身的 MVP-Human 数据集

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TL;DR该论文提出了一个可以从多个非约束帧中重新构建 3D 人物肖像的框架，并设计了一个多级方法来重建隐式的蒙皮场，基于一次前馈生成一个形状与蒙皮的化身，为此贡献了一个包含 400 个主题的大型数据集，该训练模型可以从非约束帧中重建 3D_avatar，并达到最先进的性能水平。
3d avatar reconstructionimplicit skinning fieldsmultilevel image feature alignmentmvp-human datasetunconstrained frames
发现论文，激发创造
  • 从无约束图像中还原头像：UnconFuse

    该研究报告针对 ECCV 2022 WCPA 挑战赛中的多视角 3D 人体重建问题，基于 MVP-Human 方法进行改进，获得了官方测试集上的最高得分，并获得榜首。

    Nov, 2022

  • MVHumanNet: 一个大规模的多视图日常穿着人类捕捉数据集

    该研究论文介绍了一个名为 MVHumanNet 的大规模 3D 人体数据集，其中包含 4500 个人的多视角行动序列，以及 9000 个日常服装、60000 个运动序列和 6.45 亿帧的详细注释，通过该数据集的使用，进行了多个 2D 和 3D 视觉任务的实验，展示了性能的提升和有效应用的可能性。

    Dec, 2023

  • SparseFusion: 从稀疏 RGBD 图像动态建模人类形象

    本文提出了一种新方法，基于一个稀疏的 RGBD 相机捕获集合来重建 3D 人体模型，重点解决拍摄过程中的姿态变化和遮挡问题，并使用全局非刚性注册和纹理映射优化等步骤来实现。通过实验证明，该方法的性能优异，且具有灵活性和多种潜在应用。

    Jun, 2020

  • HAVE-FUN: 从少样本无约束图像中重建人类虚拟形象

    这篇论文介绍了一种从少量图像数据中重建人体化身的方法，使用了无约束照片集，并结合了驱动马赛克拓扑结构和深度三角形表示来适应无约束图像。通过少量参考和少量导向的二阶段优化方法，实现了对化身身份和外貌的重建。该方法可以适用于人体重建、渲染和动画过程，并在实验中展现出优异的性能。

    Nov, 2023

  • 利用多视角图像进行形状感知人体姿态和形状重建

    使用多视角图像建议一种可伸缩的神经网络框架来重建 SMPL 模型子空间中的人体 3D 网格，并在现实图像上表现优异，特别是在形状估计方面。

    Aug, 2019

  • 从野外多个不受限制图像中的概率三维人体形状和姿势估计

    本研究提出了一种新的任务，在人体形态和姿势估计中使用多幅图像组成的分布预测模型，使我们能够量化姿势预测的不确定性，并提高了 3D 人体形态估计度量标准。

    Mar, 2021

  • 野外无监督单目 3D 人体姿态估计 CanonPose

    本文提出了一种自我监督的方法，利用未标注的多视角数据学习单图像三维姿态估计器，通过多视角一致性约束将观察到的二维姿态分离成基础的三维姿态和相机旋转，并且提出了新的、无偏的重建目标函数，跨视角和训练样本混合信息。该方法在两个基准数据集（Human3.6M 和 MPII-INF-3DHP）和野外 SkiPose 数据集上进行了评估。

    Nov, 2020

  • 单张图片中的多人隐式重建

    本研究提出了一种新的端到端学习框架，可以从一张图像中获取多人的详细且具有空间连续性的重建，并能解决多人姿态、遮挡、衣着等问题带来的困难，实现了对穿衣人体在任意姿势下的模型自由_implcicit 3D 重建和同步估计。针对模型和数据集，实验结果表明，该方法与现有的竞争方法相比，具有更高的精度和完整性，呈现了最先进的性能。

    Apr, 2021

  • 直接多视角多人三维姿态估计

    该研究提出了一种名为 MvP 的多视角姿态变换器，用于从多视角图像中估计多人的三维姿态，该方法可以直接回归多人三维姿态，并使用几种技术来提高准确性，该模型在多项指标上表现优秀。

    Nov, 2021

  • 利用时间上下文对野外三维人体姿态估计进行改进

    该研究通过基于束调整的算法从单眼视频中恢复准确的 3D 人体姿势和网格，通过在整个序列上重建人体来提供额外的约束并解决歧义问题。同时，该研究提出了一个包含超过 3 百万帧来自 Kinetics 的 YouTube 视频数据集，能够提高 3D 运动估计的准确性，该算法具有实际意义。

    May, 2019