論文の概要: NIMBLE: A Non-rigid Hand Model with Bones and Muscles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04533v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 15:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 17:21:48.734864
• Title: NIMBLE: A Non-rigid Hand Model with Bones and Muscles
• Title（参考訳）: nimble:骨と筋肉を備えた非剛性ハンドモデル
• Authors: Yuwei Li, Longwen Zhang, Zesong Qiu, Yingwenqi Jiang, Yuyao Zhang, Nianyi Li, Yuexin Ma, Lan Xu, Jingyi Yu
• Abstract要約: NIMBLEは、欠落鍵成分を含む新しいパラメトリックハンドモデルである。 NIMBLEは、三角形のメッシュとして20の骨、四面体メッシュとして7つの筋肉群、皮膚メッシュからなる。 NIMBLEをモデリング、レンダリング、視覚的推論タスクに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.19718491215149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emerging Metaverse applications demand reliable, accurate, and photorealistic reproductions of human hands to perform sophisticated operations as if in the physical world. While real human hand represents one of the most intricate coordination between bones, muscle, tendon, and skin, state-of-the-art techniques unanimously focus on modeling only the skeleton of the hand. In this paper, we present NIMBLE, a novel parametric hand model that includes the missing key components, bringing 3D hand model to a new level of realism. We first annotate muscles, bones and skins on the recent Magnetic Resonance Imaging hand (MRI-Hand) dataset and then register a volumetric template hand onto individual poses and subjects within the dataset. NIMBLE consists of 20 bones as triangular meshes, 7 muscle groups as tetrahedral meshes, and a skin mesh. Via iterative shape registration and parameter learning, it further produces shape blend shapes, pose blend shapes, and a joint regressor. We demonstrate applying NIMBLE to modeling, rendering, and visual inference tasks. By enforcing the inner bones and muscles to match anatomic and kinematic rules, NIMBLE can animate 3D hands to new poses at unprecedented realism. To model the appearance of skin, we further construct a photometric HandStage to acquire high-quality textures and normal maps to model wrinkles and palm print. Finally, NIMBLE also benefits learning-based hand pose and shape estimation by either synthesizing rich data or acting directly as a differentiable layer in the inference network.
• Abstract（参考訳）: 新興のメタバースアプリケーションは、人間の手の信頼性、正確性、フォトリアリスティックな複製を要求し、物理的な世界のように洗練された操作を行う。 本物の人間の手は、骨、筋肉、腱、皮膚の間の最も複雑な調整の1つだが、最先端の技術は、手の骨格のみをモデリングすることに集中している。 本稿では,鍵成分の欠如を含む新しいパラメトリックハンドモデルであるNIMBLEについて述べる。 まず,磁気共鳴イメージングハンド(mri-hand)データセットに筋肉,骨,皮膚をアノテートし,データセット内の個々のポーズと被験者にボリュームテンプレートハンドを登録した。 NIMBLEは、三角形のメッシュとして20の骨、四面体メッシュとして7つの筋肉群、皮膚メッシュからなる。 反復的な形状登録とパラメータ学習により、さらに形状ブレンド形状を生成し、ブレンド形状をポーズさせ、継手回帰器を製造する。 NIMBLEをモデリング、レンダリング、視覚的推論タスクに適用する。 内骨と筋肉を解剖学的および運動学的規則に合わせるように強制することにより、NIMBLEは前例のないリアリズムで新しいポーズに3Dの手をアニメーションすることができる。 肌の外観をモデル化するために, 高品質なテクスチャと正常な地図を取得し, しわや手のひら印字をモデル化するフォトメトリックハンドステージを構築した。 最後に、NIMBLEは、リッチデータを合成するか、推論ネットワークで直接微分可能な層として振る舞うことによって、学習ベースの手振りと形状の推定にも役立ちます。

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