論文の概要: Surface-Aligned Neural Radiance Fields for Controllable 3D Human Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01683v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 16:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:19:40.752502
• Title: Surface-Aligned Neural Radiance Fields for Controllable 3D Human Synthesis
• Title（参考訳）: 制御可能な3次元人体合成のための表面配向ニューラルラジアンス場
• Authors: Tianhan Xu, Yasuhiro Fujita, Eiichi Matsumoto
• Abstract要約: 本稿では,多視点RGBビデオから暗黙の3次元モデルを再構築する手法を提案する。 本手法は,人体メッシュの表面から,メッシュ表面点と署名された距離のニューラルシーン表現を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.597864989500202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new method for reconstructing controllable implicit 3D human models from sparse multi-view RGB videos. Our method defines the neural scene representation on the mesh surface points and signed distances from the surface of a human body mesh. We identify an indistinguishability issue that arises when a point in 3D space is mapped to its nearest surface point on a mesh for learning surface-aligned neural scene representation. To address this issue, we propose projecting a point onto a mesh surface using a barycentric interpolation with modified vertex normals. Experiments with the ZJU-MoCap and Human3.6M datasets show that our approach achieves a higher quality in a novel-view and novel-pose synthesis than existing methods. We also demonstrate that our method easily supports the control of body shape and clothes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多視点RGBビデオから制御可能な暗黙的3次元モデルを再構築する手法を提案する。 本手法は,人体メッシュの表面から,メッシュ表面点と署名された距離のニューラルシーン表現を定義する。 我々は3次元空間の点がメッシュ上の最も近い表面点にマッピングされ、表面整列型ニューラルネットワークシーン表現を学習する際に生じる不明瞭な問題を特定する。 この問題に対処するために,修正頂点正規度を用いたバリ中心補間を用いたメッシュ表面に点を投影することを提案する。 ZJU-MoCapおよびHuman3.6Mデータセットを用いた実験により,本手法は既存手法よりも新規な視点と新規な目的の合成において高い品質を実現することが示された。 また,本手法は体型や衣服の制御を容易に支援できることを実証する。

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