CVPRApr, 2024

4D-DRESS：带语义注释的现实世界人类服装的 4D 数据集

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TL;DR介绍了 4D-DRESS，这是第一个以高质量 4D 纹理扫描和服装网格推进人类服装研究的真实世界 4D 数据集，拥有 64 套服装和 520 个人体运动序列的 78k 纹理扫描，通过半自动的 4D 人体解析流程标注和分割详细复杂的 4D 人体扫描，为服装模拟和重构建立了多个基准，为逼真人体服装研究的进步铺平了道路。
发现论文，激发创造
  • 4DHumanOutfit: 一个多主体 4D 数据集，记录着穿着不同服装的人类运动序列及其位移

    4DHumanOutfit 是一个新的数据集，其中包含不同演员、服装和动作的稠密采样的时空 4D 人体运动数据，可用于数字人类的处理和创建，例如增强现实、头像创建和虚拟试衣，此外，该数据集还包括每个轴的参考解决方案。

    Jun, 2023

  • CLOTH3D: 服装三维人体

    CLOTH3D 是第一份大规模的 3D 服装人体序列的综合性合成数据集，并提供了基于条件变分自编码器和图卷积的生成模型，实现了在任何姿势和形状下逼真生成 3D 服装。

    Dec, 2019

  • 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

  • 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

  • HUMAN4D: 一个以人为中心的多模态动作与沉浸式媒体数据集

    HUMAN4D 是一种多模态体积数据集，提供了关于人类日常、物理和社交活动的各种姿势和动作的数据，同时提供多 RGBD、音频和音量数据。该数据集的介绍旨在推动计算机视觉和图形研究社区对空间和时间对齐的姿势、音量、mRGBD 和音频数据线索的联合研究，同时提供了人类姿势估计和三维压缩等方面的评估基线。

    Oct, 2021

  • ClothesNet: 一个包含模拟服装环境的信息丰富的 3D 服装模型仓库

    ClothesNet 是一个大规模的 3D 服装对象数据集，注释包含服装特征、边界线和关键点，可用于计算机视觉和机器人交互任务。通过该数据集，我们为服装感知建立了基准任务，并在机器人交互任务中开发了模拟服装环境，并展示了 ClothesNet 在现实世界实验中的功效。

    Aug, 2023

  • 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

  • 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

  • GarmentCodeData：一种带有缝纫图案的 3D 定制服装数据集

    通过构建生成管道和算法，我们提供了首个大规模的合成数据集，其中包含 115,000 个关键数据点，涵盖了多种常见服装类别的设计和多样化的身体形状，并应用了三种不同的纺织材料，从而解决了学习处理服装方面存在的数据缺乏问题，实现了可扩展性的自动化 3D 服装披肩。

    May, 2024

  • CloSe: 一个 3D 服装分割数据集和模型

    该研究介绍了 CloSe-D 数据集，其中包含 3167 个扫描的 3D 服装分割，覆盖了 18 个不同的服装类别；同时提出了 CloSe-Net，第一个基于学习的用于彩色点云的精细分割的 3D 服装分割模型，该模型利用局部点特征、身体服装相关性和基于服装类别和点特征的注意力模块，提高了性能。CloSe-T 是一个用于细化分割标签的 3D 交互工具，在实际数据上展示了改进的泛化能力。

    Jan, 2024