論文の概要: Dynamic Neural Garments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11811v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 17:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 13:58:34.732790
• Title: Dynamic Neural Garments
• Title（参考訳）: 動的神経衣料品
• Authors: Meng Zhang, Duygu Ceylan, Tuanfeng Wang, Niloy J. Mitra
• Abstract要約: 本稿では,身体の関節運動を取り込み,リアルな動的衣服画像列を直接生成する解を提案する。 具体的には, アバターの目標関節運動列を考慮し, ダイナミック・ニューラル・ウェアスを提案し, プラウシブル・ダイナミック・ウェアスの外観をシミュレートし, レンダリングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.833166320896716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A vital task of the wider digital human effort is the creation of realistic garments on digital avatars, both in the form of characteristic fold patterns and wrinkles in static frames as well as richness of garment dynamics under avatars' motion. Existing workflow of modeling, simulation, and rendering closely replicates the physics behind real garments, but is tedious and requires repeating most of the workflow under changes to characters' motion, camera angle, or garment resizing. Although data-driven solutions exist, they either focus on static scenarios or only handle dynamics of tight garments. We present a solution that, at test time, takes in body joint motion to directly produce realistic dynamic garment image sequences. Specifically, given the target joint motion sequence of an avatar, we propose dynamic neural garments to jointly simulate and render plausible dynamic garment appearance from an unseen viewpoint. Technically, our solution generates a coarse garment proxy sequence, learns deep dynamic features attached to this template, and neurally renders the features to produce appearance changes such as folds, wrinkles, and silhouettes. We demonstrate generalization behavior to both unseen motion and unseen camera views. Further, our network can be fine-tuned to adopt to new body shape and/or background images. We also provide comparisons against existing neural rendering and image sequence translation approaches, and report clear quantitative improvements.
• Abstract（参考訳）: より広いデジタル人間の努力の重要なタスクは、デジタルアバター上の現実的な衣服の作成であり、アバターの動き下での衣服のダイナミクスの豊かさと同様に、静的フレームの特徴的な折り畳みパターンとしわの形態の両方である。 既存のモデリング、シミュレーション、レンダリングのワークフローは、実際の衣服の背後にある物理を忠実に再現するが、面倒であり、キャラクターの動き、カメラアングル、衣服のリサイズの変更の下で、ほとんどのワークフローを繰り返す必要がある。 データ駆動のソリューションは存在するが、静的なシナリオにフォーカスするか、タイトな衣服のダイナミクスのみを扱う。 テスト時に、身体の関節運動を利用して、リアルな動的衣服画像シーケンスを直接生成するソリューションを提示します。 具体的には, アバターの標的関節運動シーケンスを考慮し, 目立たない視点から, 実用的な動的衣服の外観を協調的にシミュレートし, レンダリングするダイナミックニューラルウェアを提案する。 技術的には、私たちのソリューションは粗い衣服のプロキシシーケンスを生成し、このテンプレートに添付された深い動的特徴を学び、神経的に特徴をレンダリングして、折り目、しわ、シルエットなどの外観変化を生成します。 我々は、見えない動きと見えないカメラビューの両方に一般化挙動を示す。 さらに、ネットワークを微調整して、新しい体型や背景画像を採用することもできる。 また,既存のニューラルレンダリング法と画像シーケンス変換法との比較を行い,定量的な改善を報告した。

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