論文の概要: Explicit Clothing Modeling for an Animatable Full-Body Avatar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14879v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 17:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 18:59:29.861546
• Title: Explicit Clothing Modeling for an Animatable Full-Body Avatar
• Title（参考訳）: アニメ化可能な全身アバターの服飾モデル
• Authors: Donglai Xiang, Fabian Andres Prada, Timur Bagautdinov, Weipeng Xu, Yuan Dong, He Wen, Jessica Hodgins, Chenglei Wu
• Abstract要約: マルチビューキャプチャービデオから上半身の衣服を明示的に表現したアニマタブルな布製のアバターを製作した。 身体力学と衣服状態の相互作用を学習するために、時間的畳み込みネットワークを用いて衣服潜伏コードの予測を行う。 3つの異なるアクターに対してフォトリアリスティックなアニメーションを出力し、単層アバターよりも布体アバターの利点を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.451440299450592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work has shown great progress in building photorealistic animatable full-body codec avatars, but these avatars still face difficulties in generating high-fidelity animation of clothing. To address the difficulties, we propose a method to build an animatable clothed body avatar with an explicit representation of the clothing on the upper body from multi-view captured videos. We use a two-layer mesh representation to separately register the 3D scans with templates. In order to improve the photometric correspondence across different frames, texture alignment is then performed through inverse rendering of the clothing geometry and texture predicted by a variational autoencoder. We then train a new two-layer codec avatar with separate modeling of the upper clothing and the inner body layer. To learn the interaction between the body dynamics and clothing states, we use a temporal convolution network to predict the clothing latent code based on a sequence of input skeletal poses. We show photorealistic animation output for three different actors, and demonstrate the advantage of our clothed-body avatars over single-layer avatars in the previous work. We also show the benefit of an explicit clothing model which allows the clothing texture to be edited in the animation output.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、フォトリアリスティック・アニマタブルフルボディ・コーデック・アバターの構築に大きな進歩を見せているが、これらのアバターは服の高忠実なアニメーションを作成するのに依然として困難に直面している。 そこで本研究では,多視点映像から,上半身の衣服を明示的に表現した想像可能な身体アバターを構築する手法を提案する。 2層メッシュ表現を用いてテンプレートで3Dスキャンを別々に登録する。 異なるフレーム間での光度対応を改善するために、変分オートエンコーダによって予測される衣服形状とテクスチャの逆レンダリングによりテクスチャアライメントを行う。 次に,上着と内装層を別々にモデル化した新しい2層コーデックアバターを訓練する。 身体の動態と衣服状態の相互作用を学習するために, 時系列畳み込みネットワークを用いて, 入力骨格ポーズのシーケンスに基づいて, 衣服潜伏コードの予測を行う。 3つの異なるアクターに対してフォトリアリスティックなアニメーションを出力し、前作の単層アバターよりも布体アバターの利点を実演する。 また、アニメーション出力で衣服のテクスチャを編集できる明示的な衣料モデルの有用性を示す。

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