Apr, 2023

形状之道：针对不同体型精确三维形状估计

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TL;DR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。
3d body shape estimationvision-based clothing recommendation systemsloss functionsparametric 3d human reconstruction pipelinestest-time optimization
发现论文，激发创造
  • 利用度量和语义属性进行精准的三维人体形状回归

    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。

    Jun, 2022

  • 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

  • 基于换装 3D 扫描序列的人体形态细节精准估计

    本研究提出了一种新方法，可以从穿着衣服的 3D 扫描序列中恢复个人化的人体形状，其性能在姿态估计和形状估计方面均优于现有技术。

    Mar, 2017

  • SMPL 约简：从单张图片自动估计三维人体姿态和形状

    本研究提出了一种基于 DeepCut 和 SMPL 模型的 3D 姿态估计方法，能够从单张无约束的图像中自动预测人体的姿态和形状，实现了对人体结构和运动的精确推断。

    Jul, 2016

  • 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

  • 现代舞应用中 3D 人体姿势和形状估计方法综述

    使用 RGB 图像进行三维人体形状和姿势估计是一个具有挑战性的问题，具有增强 / 虚拟现实、医疗保健和健身技术以及虚拟零售等潜在应用。本研究调查了并比较了当代舞蹈和表演艺术领域中的三维人体形状和姿势估计方法，重点关注人体姿势和着装、摄像机视角、光照条件和背景条件。我们证明了当舞者进行当代舞蹈表演时，多帧方法（如 PHALP）比单帧方法更能提供更好的姿势估计结果。

    Jan, 2024

  • 穿衣情况下人体形态与姿势的估计

    本研究提出了一种新方法，利用一种姿态不变形状空间对人体形状变化进行建模，结合基于骨骼的变形对姿态变化进行建模，用于估计着装人体扫描的静态和运动序列中的身体形状和姿态，改进了现有统计模型的拟合准确性。

    Dec, 2013

  • 多视角图像中的多人姿态估计与形状感知

    本文提出了一种基于多视图图像的多人姿态估计方法，在统计参数体模型的引导下，这种方法能够更好地纠正不合理的 3D 姿态估计和填充缺失的关节点检测，将 2D 和 3D 观测联系起来，从而更准确地估计 3D 姿态并且具有较好的泛化性能，实验表明该方法的效果优于现有的方法。

    Oct, 2021

  • 人体形状与服装估计

    该研究综述了人体形状和服装估计领域的重要工作，主要关注人体形状估计、时尚生成、关键点检测和属性识别四个方面，并讨论了最新发展、优点、局限以及方法和结果的定性差异，旨在提供对该领域的全面理解并激励未来的研究。

    Feb, 2024

  • 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