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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。
PDF8 months ago
AAAI使用双域特征流和多视角幻像生成纹理
使用双域生成模型从单一图像提取纹理地图，并且在多视图图像特征的基础上产生了一种可渲染的纹理地图。
PDF2 years ago
ICCV基于深度混合自学习的全三维网格生成
提出一种利用深度神经网络的全新 2D-3D 自先验策略的深度学习流程来重构含有三角网格和纹理贴图的完整 3D 模型，实验证明该方法不仅无需额外的训练数据即可从稀疏输入中恢复出高质量的 3D 纹理网格模型，而且在几何和纹理质量上均优于现有方法
PDF3 years ago
CVPR基于个性化几何和纹理建模的少样本人体运动迁移
本文提出了用于少样本人体运动转移的新方法，使用少量的外观输入实现逼真的人物图像生成。该方法通过将人类纹理映射到表面几何（表示为 UV 贴图）上来解决这个问题，并生成个性化的 UV 贴图。
PDF3 years ago
STAR: 一种结构和纹理感知的 Retinex 模型
本文提出了一种利用指数变换的局部导数生成结构图和纹理图的新方法，并进一步提出了一种新的结构和纹理感知 Retinex（STAR）模型，以 vectorized least squares regression 为基础，通过交替优化算法求解来
PDF5 years ago
纹理神经形象
我们提出了一个学习全身神经头像的系统，该系统采用中间路径，同时估计模型表面的显式二维纹理映射，并通过卷积网络将身体特征点的配置与相机相对应，直接映射为图像中单个像素的 2D 纹理坐标。我们展示了这样的系统能够学习生成逼真的渲染，并通过与使用
PDF5 years ago
Tex2Shape：从单张图像获取详细的全身人体几何形状
本研究提出了从单张照片推断出详细的全身人体形状的简单而有效的方法，其将形状回归转化为图像转换问题，并使用纹理图来估计细节的法线和位移图，能够将细节添加到低分辨率的光滑身体模型中，尽管仅使用合成数据进行训练，但该模型在真实世界的照片上表现良好
PDF5 years ago