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基于法线图的服装人体弱监督三维重建
使用 2D 法线贴图进行弱监督的基于深度学习的方法，实现服装人体的三维重建。利用神经网络推断在休息姿势下围绕身体离散的四面体网格上的有符号距离函数 (SDF)，接着利用推断得到的姿势和相机参数生成法线贴图。通过 Marching Tetra
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7 months ago
ECCV
基于多视角和多姿态图像的人体模型的 Pixel2ISDF: 隐式符号距离场
本研究关注于使用多视图和多姿势的人体输入，重建位于规范空间中的衣着人体。我们利用 SMPLX 模型在规范空间中的几何先验，学习了几何重建的隐式表示，并在姿势网格和规范空间网格之间学习潜在编码。最终，我们的工作在 WCPA MVP-Human
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2 years ago
ICCV
服装人体的动态表面函数网络
提出一种新方法，基于动态表面函数网络，利用单目 RGB-D 序列学习个体化身体模型，并使用人体表面多层感知器（MLP）来重构为具有时间连贯性的网格序列并合成姿态依赖性动画。
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3 years ago
CVPR
ARCH：可动态重构服装人体
本文提出了 ARCH（可动画重建的带衣人），这是一种新型的端到端框架，用于从单个图像准确重建可动画的 3D 带衣人。与现有方法相比，ARCH 是一个基于学习的姿势感知模型，可以从单个自由 RGB 图像中生成详细的 3D 带骨骼全身人型，该模
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4 years ago
PIFu: 面向高分辨率衣着人体数字化的像素对齐隐式函数
提出了一种名为 PIFu 的像素对齐隐式函数表示法，可以从单张图像中推断出高细节服装人物的 3D 表面和纹理，其精度高、内存占用小、能够处理任意拓扑，并且与输入图像的空间完全对齐。在 DeepFashion 数据集上进行实验，结果显示 PI
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5 years ago
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