Jun, 2022

利用度量和语义属性进行精准的三维人体形状回归

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TL;DR通过采集互联网上的时尚模特图片和一小部分人体测量数据，以及用于各种三维身体网格的语言形状属性，我们训练了一种名为 SHAPY 的神经网络，该模型可从 RGB 图像中回归出三维人物的姿态以及形状。在新的 HBW 数据集上进行测试，SHAPY 在三维人体形状估计任务上表现出色，明显优于现有技术。
3d human shape regressionneural networkanthropometric measurementslinguistic shape attributesshapy
发现论文，激发创造
  • 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

  • BodyNet: 3D 人体形状的体积推断

    本篇研究提出了一种名为 BodyNet 的神经网络，通过直接推断体积棱柿，从而预测自然图像中的三维人体形状，同时结合三维损失和多视角重投影损失以及适当的监督，实现了性能的提升；通过将 SMPL 模型应用于网络输出，并在 SURREAL 和 Unite the People 数据集上展示了最先进的结果，证明了本方法的有效性。

    Apr, 2018

  • 形状之道：针对不同体型精确三维形状估计

    本文提出了 Shape of You (SoY) 方法，旨在提高基于视觉的服装推荐系统中 3D 人体形状估计的精度。我们提出了两种损失函数和一种测试时间优化程序，可以轻松集成到参数化 3D 人体重建管道中，并在具有挑战性的 SSP-3D 数据集上将性能提高了 17.7%，在多样化人体类型方面的具有实际应用前景的更准确的 3D 形状估计系统迈出了一步。

    Apr, 2023

  • 基于单张图像的人体形状分类

    本文提出了一个从单一图像中分类人体形状的方法，该系统不需要 3D 身体重建，可以在嘈杂的环境中进行操作，可以用于推荐合适的尺寸和试穿系统。

    May, 2023

  • DenseBody：从单幅彩色图像直接回归密集式三维人体姿势和形状

    本文提出使用卷积神经网络和编码器 - 解码器神经网络从单张彩色图像中直接回归 3D 人体网格，利用高效的 3D 人体形状和姿势表示方法，在 Human3.6M、SURREAL 和 UP-3D 等多个 3D 人体数据集上实现了最新性能。

    Mar, 2019

  • 基于层级运动学概率分布的野外图像 3D 人体形状和姿态估计

    通过训练深度神经网络，使用人体运动树结构来估计相对 3D 关节旋转矩阵的分层矩阵费舍尔分布（即身体姿态）和 SMPL 身体形状参数的高斯分布，实现了对 3D 人体形状和姿态的分布性预测，能够有效地量化预测不确定性并从中采样出多种可能的 3D 重建形式，从而解释给定的输入图像。

    Oct, 2021

  • 个性化 3D 人体姿势和形状优化

    我们提出使用密集对应将人体模型的初步估计与相应的图像生成关联，以便优化初步估计的过程。我们将 3D 模型的渲染结果用于预测合成图像与 RGB 图像之间的像素级 2D 位移，从而有效地整合和利用人体外观信息。通过最小化投影损失，我们可以将像素级位移转化为可见顶点级位移，并用于三维模型的优化。在 3DPW 和 RICH 上，我们通过不同的优化过程对多个模型的初步估计进行了优化，结果表明我们的方法不仅能够使图像与模型更好地对齐，还能提高三维的准确性。

    Mar, 2024

  • 人体建模：从单张图像非参数三维人体形状估计

    本文提出了一种基于深度图的非参数方法，用于从单个 RGB 图像中估计人体的 3D 形状，并结合对抗训练进行优化，并在真实数据集上进行了验证。

    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

  • 从部分视角图像估计人体姿态的简单策略

    提出了一种模块化和简单的高度标准化方案，通过将主体骨架重定位到所需位置，标准化比例并解脱两个变量之间的关系，显著提高了部分身体测量估计。此方法在多视图设置下也具有适用性。

    Apr, 2024