論文の概要: ARCH: Animatable Reconstruction of Clothed Humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04572v2
• Date: Fri, 10 Apr 2020 19:14:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 08:46:31.063609
• Title: ARCH: Animatable Reconstruction of Clothed Humans
• Title（参考訳）: アーチ : 衣服の人間像の再構築
• Authors: Zeng Huang, Yuanlu Xu, Christoph Lassner, Hao Li, Tony Tung
• Abstract要約: ARCH(Animatable Reconstruction of Clothed Humans)は、モノクロ画像からアニメーション可能な3D衣服を正確に再構築するためのエンドツーエンドのフレームワークである。 ARCHは、単一の制約のないRGB画像から、詳細な3Dリップされたフルボディアバターを生成する、学習されたポーズ認識モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.849315613277724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose ARCH (Animatable Reconstruction of Clothed Humans), a novel end-to-end framework for accurate reconstruction of animation-ready 3D clothed humans from a monocular image. Existing approaches to digitize 3D humans struggle to handle pose variations and recover details. Also, they do not produce models that are animation ready. In contrast, ARCH is a learned pose-aware model that produces detailed 3D rigged full-body human avatars from a single unconstrained RGB image. A Semantic Space and a Semantic Deformation Field are created using a parametric 3D body estimator. They allow the transformation of 2D/3D clothed humans into a canonical space, reducing ambiguities in geometry caused by pose variations and occlusions in training data. Detailed surface geometry and appearance are learned using an implicit function representation with spatial local features. Furthermore, we propose additional per-pixel supervision on the 3D reconstruction using opacity-aware differentiable rendering. Our experiments indicate that ARCH increases the fidelity of the reconstructed humans. We obtain more than 50% lower reconstruction errors for standard metrics compared to state-of-the-art methods on public datasets. We also show numerous qualitative examples of animated, high-quality reconstructed avatars unseen in the literature so far.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モノクロ画像からアニメーション対応の3D衣服を正確に再現するための,新しいエンドツーエンドフレームワークであるARCH(Animatable Reconstruction of Clothed Humans)を提案する。 既存の3D人間のデジタル化アプローチでは、ポーズのバリエーションや詳細の復元に苦労している。 また、アニメーションの準備ができているモデルも生成しない。 対照的に、ARCHは学習されたポーズ認識モデルであり、単一の制約のないRGB画像から詳細な3Dリップされたフルボディアバターを生成する。 パラメトリック3Dボディ推定器を用いて、セマンティック空間とセマンティック変形場を作成する。 2d/3dの服を着た人間の正準空間への変換を可能にし、トレーニングデータのポーズの変化やオクルージョンによる幾何学の曖昧さを減らす。 空間的局所的特徴を持つ暗黙の関数表現を用いて、詳細な表面形状と外観を学習する。 さらに,不透明な識別可能なレンダリングを用いた3次元再構成における画素単位の監視を提案する。 我々の実験は、ARCHが再建された人間の忠実度を高めることを示唆している。 公開データセットの最先端手法と比較して,標準メトリクスの復元誤差が50%以上低い。 また,これまでの文献にない,アニメーションで高品質なアバターの質的例も数多く紹介している。

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