論文の概要: ARCH++: Animation-Ready Clothed Human Reconstruction Revisited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07845v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 19:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 14:32:16.718205
• Title: ARCH++: Animation-Ready Clothed Human Reconstruction Revisited
• Title（参考訳）: ARCH++:アニメーション対応の人間の再構築
• Authors: Tong He, Yuanlu Xu, Shunsuke Saito, Stefano Soatto, Tony Tung
• Abstract要約: 任意の服装スタイルで3Dアバターを再構成する画像ベースARCH++を提案する。 再建されたアバターは、入力ビューから見える領域と見えない領域の両方において、アニメーションに対応しており、非常にリアルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.83445332309238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ARCH++, an image-based method to reconstruct 3D avatars with arbitrary clothing styles. Our reconstructed avatars are animation-ready and highly realistic, in both the visible regions from input views and the unseen regions. While prior work shows great promise of reconstructing animatable clothed humans with various topologies, we observe that there exist fundamental limitations resulting in sub-optimal reconstruction quality. In this paper, we revisit the major steps of image-based avatar reconstruction and address the limitations with ARCH++. First, we introduce an end-to-end point based geometry encoder to better describe the semantics of the underlying 3D human body, in replacement of previous hand-crafted features. Second, in order to address the occupancy ambiguity caused by topological changes of clothed humans in the canonical pose, we propose a co-supervising framework with cross-space consistency to jointly estimate the occupancy in both the posed and canonical spaces. Last, we use image-to-image translation networks to further refine detailed geometry and texture on the reconstructed surface, which improves the fidelity and consistency across arbitrary viewpoints. In the experiments, we demonstrate improvements over the state of the art on both public benchmarks and user studies in reconstruction quality and realism.
• Abstract（参考訳）: 任意の服装スタイルで3Dアバターを再構成する画像ベースARCH++を提案する。 再構成されたアバターは、入力ビューから見える領域と見えない領域の両方において、アニメーション対応であり、非常にリアルです。 先行研究は, 様々なトポロジを持つ有人衣服を復元する大きな可能性を示しているが, 基本的限界が存在するため, 準最適復元の質が向上する。 本稿では,画像に基づくアバター再構成の主要なステップを再考し,ARCH++による制限に対処する。 まず,手作りの特徴に代えて,基礎となる3次元人体のセマンティクスをよりよく記述するための,エンド・ツー・エンドの点に基づく幾何エンコーダを提案する。 第2に,標準姿勢における衣服のトポロジ的変化による占有のあいまいさに対処するため,空間間の整合性を考慮した協調監視フレームワークを提案し,姿勢空間と標準空間の両方における占有度を共同で推定する。 最後に,画像から画像への変換ネットワークを用いて,再構成面の詳細な形状とテクスチャを洗練し,任意の視点における忠実性と一貫性を向上させる。 実験では,コンストラクション品質とリアリズムにおける公開ベンチマークとユーザスタディの両方において,最先端の技術の向上を示す。

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