論文の概要: Temporal Consistency Loss for High Resolution Textured and Clothed
3DHuman Reconstruction from Monocular Video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09259v1
- Date: Mon, 19 Apr 2021 13:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 13:48:48.064103
- Title: Temporal Consistency Loss for High Resolution Textured and Clothed
3DHuman Reconstruction from Monocular Video
- Title（参考訳）: モノクルビデオからの高分解能テクスチャと3次元Human再構成のための時間的整合性損失
- Authors: Akin Caliskan, Armin Mustafa, Adrian Hilton
- Abstract要約: 本研究では,単眼映像から着衣者の時間的整合性3次元再構成を学習する新しい手法を提案する。
提案手法は,モノクロ映像からの3次元再構成とテクスチャ予測の時間的一貫性と精度を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.42021156572568
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel method to learn temporally consistent 3D reconstruction of
clothed people from a monocular video. Recent methods for 3D human
reconstruction from monocular video using volumetric, implicit or parametric
human shape models, produce per frame reconstructions giving temporally
inconsistent output and limited performance when applied to video. In this
paper, we introduce an approach to learn temporally consistent features for
textured reconstruction of clothed 3D human sequences from monocular video by
proposing two advances: a novel temporal consistency loss function; and hybrid
representation learning for implicit 3D reconstruction from 2D images and
coarse 3D geometry. The proposed advances improve the temporal consistency and
accuracy of both the 3D reconstruction and texture prediction from a monocular
video. Comprehensive comparative performance evaluation on images of people
demonstrates that the proposed method significantly outperforms the
state-of-the-art learning-based single image 3D human shape estimation
approaches achieving significant improvement of reconstruction accuracy,
completeness, quality and temporal consistency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,単眼映像から着衣者の時間的一貫性のある3次元再構成を学習する新しい手法を提案する。
音量, 暗黙的, パラメトリックの形状モデルを用いた単眼映像からの3次元再構成手法は, 時間的に不整合な出力を与え, 映像に適用した場合の性能を制限したフレーム単位の再構成を実現する。
本稿では,新しい時間的整合性損失関数と2次元画像からの暗黙的3次元再構成と粗い3次元形状のハイブリッド表現学習の2つの進歩を提案することによって,モノクロ映像から3次元人物列をテクスチャ化するための時間的一貫した特徴を学習する手法を提案する。
提案手法は,モノクロ映像からの3次元再構成とテクスチャ予測の時間的一貫性と精度を向上させる。
画像の総合的比較性能評価により,提案手法は,復元精度,完全性,品質,時間的一貫性の大幅な向上を実現するために,最先端学習に基づく3次元人物形状推定手法を著しく上回っていることが示された。
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