論文の概要: Neural-GIF: Neural Generalized Implicit Functions for Animating People in Clothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08807v2
• Date: Fri, 20 Aug 2021 11:54:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 10:33:56.607292
• Title: Neural-GIF: Neural Generalized Implicit Functions for Animating People in Clothing
• Title（参考訳）: Neural-GIF: 衣服の人々をアニメーションするためのニューラルネットワーク一般化インシシシット機能
• Authors: Garvita Tiwari, Nikolaos Sarafianos, Tony Tung, Gerard Pons-Moll
• Abstract要約: 私たちは、身体のポーズの関数として、服装の人々をアニメーションすることを学びます。 我々は、学習された変形場を非剛性効果のモデルに適用した、空間のすべての点を標準空間にマッピングすることを学ぶ。 ニューラルGIFは生の3Dスキャンに基づいてトレーニングし、詳細な複雑な表面形状と変形を再構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.32522765356914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Neural Generalized Implicit Functions(Neural-GIF), to animate people in clothing as a function of the body pose. Given a sequence of scans of a subject in various poses, we learn to animate the character for new poses. Existing methods have relied on template-based representations of the human body (or clothing). However such models usually have fixed and limited resolutions, require difficult data pre-processing steps and cannot be used with complex clothing. We draw inspiration from template-based methods, which factorize motion into articulation and non-rigid deformation, but generalize this concept for implicit shape learning to obtain a more flexible model. We learn to map every point in the space to a canonical space, where a learned deformation field is applied to model non-rigid effects, before evaluating the signed distance field. Our formulation allows the learning of complex and non-rigid deformations of clothing and soft tissue, without computing a template registration as it is common with current approaches. Neural-GIF can be trained on raw 3D scans and reconstructs detailed complex surface geometry and deformations. Moreover, the model can generalize to new poses. We evaluate our method on a variety of characters from different public datasets in diverse clothing styles and show significant improvements over baseline methods, quantitatively and qualitatively. We also extend our model to multiple shape setting. To stimulate further research, we will make the model, code and data publicly available at: https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/neuralgif/
• Abstract（参考訳）: 本稿では,身体のポーズ機能として衣服の人々をアニメーション化するために,ニューラル一般インシシット関数(Neural-GIF)を提案する。 様々なポーズの被験者の連続したスキャンを与えられた場合、我々は新しいポーズのキャラクターをアニメーション化することを学ぶ。 既存の方法は、人体(または衣服)のテンプレートベースの表現に依存している。 しかし、そのようなモデルは通常、固定解像度と限定解像度を持ち、難しいデータ前処理ステップを必要とし、複雑な衣服では使用できない。 動きを調音および非剛性変形に分解するテンプレートベースの手法から着想を得たが、この概念を暗黙的な形状学習に一般化し、より柔軟なモデルを得る。 空間内のすべての点を正準空間に写像し、そこでは符号付き距離場を評価する前に、学習された変形場をモデル非剛性効果に適用する。 我々の定式化は、現在のアプローチと共通するテンプレート登録を計算せずに、衣服や軟組織の複雑な非剛性変形の学習を可能にする。 neural-gifは生の3dスキャンで訓練でき、複雑な表面形状や変形を再現できる。 さらに、モデルは新しいポーズに一般化することができる。 本手法は,多様な衣服スタイルの各種公開データセットから様々な文字を抽出し,定量的・定性的にベースライン法よりも有意な改善が見られた。 また、モデルを複数の形状設定に拡張します。 さらなる研究を刺激するため、モデル、コード、データはhttps://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/neuralgif/で公開します。

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