論文の概要: 3D Human Texture Estimation from a Single Image with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02563v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 16:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 17:00:33.166118
• Title: 3D Human Texture Estimation from a Single Image with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた単一画像からの3次元人体テクスチャ推定
• Authors: Xiangyu Xu, Chen Change Loy
• Abstract要約: 単一画像からの3次元人間のテクスチャ推定のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 また,RGBモデルとテクスチャフローモデルを組み合わせたマスク融合方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.6320286821364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a Transformer-based framework for 3D human texture estimation from a single image. The proposed Transformer is able to effectively exploit the global information of the input image, overcoming the limitations of existing methods that are solely based on convolutional neural networks. In addition, we also propose a mask-fusion strategy to combine the advantages of the RGB-based and texture-flow-based models. We further introduce a part-style loss to help reconstruct high-fidelity colors without introducing unpleasant artifacts. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method against state-of-the-art 3D human texture estimation approaches both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 単一画像からの3次元人間のテクスチャ推定のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 提案したTransformerは,畳み込みニューラルネットワークのみに基づく既存の手法の限界を克服して,入力画像のグローバルな情報を効果的に活用することができる。 さらに,RGBモデルとテクスチャフローモデルを組み合わせたマスク融合方式を提案する。 さらに、不愉快なアーティファクトを導入することなく、高忠実な色を再現する部分的な損失を導入する。 大規模実験により, 定量的および定性的に, 最先端の3次元人体テクスチャ推定手法に対する提案手法の有効性が実証された。

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