从单张图像进行服装裁剪图案重建

Nov, 2023

从单张图像进行服装裁剪图案重建

Towards Garment Sewing Pattern Reconstruction from a Single Image

Lijuan Liu, Xiangyu Xu, Zhijie Lin, Jiabin Liang, Shuicheng Yan

TL;DR本研究使用日常照片，提出了一种从中恢复服装缝纫图案的方法，通过构建 SewFactory 数据集和应用 Sewformer 网络，实现了有效的缝纫图案恢复，并可以在非正式的人类照片上进行广泛应用。

Abstract

garment sewing pattern represents the intrinsic rest shape of a garment, and is the core for many applications like fashion design, virtual try-on, and digital avatars. In this work, we explore the challenging problem of recovering garment sewing patterns from daily photos for augmenti

garment sewing pattern photo-based recovery sewfactory dataset sewformer network casual human photos

发现论文，激发创造

NeuralTailor：从服装的 3D 点云中重建缝纫图案结构

该研究论文介绍了使用服装缝合图案和面向点的注意力模型 NeuralTailor，来解决在 SocialVR、表演捕捉和虚拟试衣等领域中，虚拟世界中真实服装重建的挑战。

Jan, 2022

SPnet：从单张图像估计服装缝制图案

从单张图像中重建三维服装模型的一种新方法，通过推断单张图像中的缝制图案来获得服装的基本形状，然后使用物理模拟来生成能够适应任意姿势的三维服装。

Dec, 2023

DeepIron: 从单张图片预测无扭曲的服装纹理

该论文介绍了一种从图像中实现 3D 服装的逼真重建的方法，通过一种基于图像纹理的新框架，使用姿势信息从单张图像中生成 3D 服装的纹理图像，验证了该方法的有效性，并提供了一个大型数据集，对未来的服装纹理重建和合成研究具有重要参考价值。

Oct, 2023

从单视图图像中详细恢复服装

本研究提出了一种从单张照片中生成人体服装真实 3D 模型的算法，该算法可以还原出服装的全局形态、几何信息和细节，结合参数估计、语义分析和物理模拟等技术，可应用于虚拟试穿、服装转化、数字人物的服装动画等领域。

Aug, 2016

Deep Fashion3D: 从单张图像重建三维服装的数据集与基准测试

Deep Fashion3D 是迄今为止最大的 3D 服装模型集合，包含 2078 个模型和丰富的注释信息，并引入了一种新的单视角服装重建方法。

Mar, 2020

DressCode：基于文本引导的自回归缝制与生成服装

通过引入基于 GPT 的体系结构 SewingGPT，结合文本条件嵌入和跨注意力，我们的框架可通过自然语言交互生成与计算机生成图形友好的服装。通过与其他最先进方法的综合评估和比较，我们的方法展示了最好的质量和输入提示的一致性。用户研究进一步验证了我们高质量的渲染结果，突显了它在实际生产环境中的实用性和潜力。

Jan, 2024

受控形变先验下的服装篡改重构

通过添加基于扩散的形变先验来建模衣物的形状，并利用隐式缝合图案（ISP）模型，从不完整的三维点云中恢复三维衣物形状，实验结果表明我们的方法在处理衣物的非刚性变形时具有更高的重建精度。

May, 2024

学习共享形状空间进行多模式服装设计

该研究提出了一种数据驱动的方法，用户可以通过简单的草图指示所需的褶皱图案，从而快速生成针对不同身体形状的服装，并且不需要在设计时运行服装模拟。

Jun, 2018

服装恢复与形状和变形先验

我们提出了一种从现实世界图像中生成逼真服装模型的方法，不论服装的形状或变形如何，该方法利用从合成数据中学习的形状和变形先验准确地捕捉服装的形状和变形，包括较大的变形，并直接应用于动画和模拟等下游应用。

Nov, 2023

基于 RGB 图像的三维虚拟服装建模

本文提出了一种新颖的方法，可以从照片中构建 3D 虚拟服装模型，通过利用多任务学习网络 JFNet 以及语义部件来提取颜色纹理信息，进行虚拟现实和混合现实的应用。

Jul, 2019