論文の概要: gDNA: Towards Generative Detailed Neural Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04123v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 18:46:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 14:46:05.833385
• Title: gDNA: Towards Generative Detailed Neural Avatars
• Title（参考訳）: gDNA: 生成の詳細なニューラルアバターを目指して
• Authors: Xu Chen, Tianjian Jiang, Jie Song, Jinlong Yang, Michael J. Black, Andreas Geiger, Otmar Hilliges
• Abstract要約: 我々のモデルでは,多様で詳細な衣服を身に着けた自然の人間のアバターを生成できることが示されている。 本手法は,人間のモデルを生のスキャンに適合させる作業に使用することができ,従来の最先端技術よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.9804106939663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To make 3D human avatars widely available, we must be able to generate a variety of 3D virtual humans with varied identities and shapes in arbitrary poses. This task is challenging due to the diversity of clothed body shapes, their complex articulations, and the resulting rich, yet stochastic geometric detail in clothing. Hence, current methods to represent 3D people do not provide a full generative model of people in clothing. In this paper, we propose a novel method that learns to generate detailed 3D shapes of people in a variety of garments with corresponding skinning weights. Specifically, we devise a multi-subject forward skinning module that is learned from only a few posed, un-rigged scans per subject. To capture the stochastic nature of high-frequency details in garments, we leverage an adversarial loss formulation that encourages the model to capture the underlying statistics. We provide empirical evidence that this leads to realistic generation of local details such as wrinkles. We show that our model is able to generate natural human avatars wearing diverse and detailed clothing. Furthermore, we show that our method can be used on the task of fitting human models to raw scans, outperforming the previous state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 3Dアバターを広く利用するためには、任意のポーズでさまざまなアイデンティティと形状を持つ様々な3D仮想人間を生成する必要がある。 この課題は、衣服の形状の多様性、複雑な調音、そして衣服における豊かでしかし確率的な幾何学的詳細のためである。 したがって、現在の3D人を表す方法は、衣服の人々の完全な生成モデルを提供していない。 本稿では,スキンの重みに対応するさまざまな衣服の人物の詳細な3次元形状を学習する新しい手法を提案する。 具体的には,被験者1人あたり数回のポーズ・アンリグドスキャンから学習したマルチサブジェクト・フォワード・スキニングモジュールを考案する。 衣料品の高周波詳細の確率的性質を捉えるために,モデルが基礎となる統計を捉えることを奨励する逆損失定式化を利用する。 このことがシワなどの局所的な詳細の現実的な生成につながるという実証的な証拠を提供する。 我々は,多様で詳細な衣服を身に着けた天然のアバターを生産できることを示した。 さらに,本手法は,人間のモデルを生のスキャンに適合させることで,従来の技術よりも優れることを示す。

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