論文の概要: Registering Explicit to Implicit: Towards High-Fidelity Garment mesh Reconstruction from Single Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15007v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 18:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 14:02:22.334318
• Title: Registering Explicit to Implicit: Towards High-Fidelity Garment mesh Reconstruction from Single Images
• Title（参考訳）: 明示的に暗黙に登録する:単一画像からの高忠実な衣料メッシュ再構築に向けて
• Authors: Heming Zhu, Lingteng Qiu, Yuda Qiu, Xiaoguang Han
• Abstract要約: 暗黙的手法の一般的な問題は、衣服ごとに分離されたトポロジに一貫性のあるメッシュを生成できないことである。 画像から予測される全身暗黙のフィールドに明示的な衣服テンプレートを登録することにより、トポロジに一貫性のある衣服メッシュを再構築する新しい幾何学推論フレームワークReEFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.43767376835559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fueled by the power of deep learning techniques and implicit shape learning, recent advances in single-image human digitalization have reached unprecedented accuracy and could recover fine-grained surface details such as garment wrinkles. However, a common problem for the implicit-based methods is that they cannot produce separated and topology-consistent mesh for each garment piece, which is crucial for the current 3D content creation pipeline. To address this issue, we proposed a novel geometry inference framework ReEF that reconstructs topology-consistent layered garment mesh by registering the explicit garment template to the whole-body implicit fields predicted from single images. Experiments demonstrate that our method notably outperforms its counterparts on single-image layered garment reconstruction and could bring high-quality digital assets for further content creation.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術と暗黙的な形状学習の力によって、最近の画像のデジタル化の進歩は前例のない精度に達し、衣服のしわのようなきめ細かな表面の細部を復元することができる。 しかしながら、暗黙的手法の一般的な問題は、現在の3Dコンテンツ作成パイプラインにおいて不可欠である、各衣服に対して分離されたトポロジに一貫性のあるメッシュを生成できないことである。 この問題に対処するために,一画像から予測される全身暗黙フィールドに明示的な衣服テンプレートを登録することにより,トポロジに一貫性のある衣服メッシュを再構築する新しい幾何学推論フレームワークReEFを提案する。 実験により,本手法は,単像の層状衣料の再現において特に優れており,高品質なデジタル資産をコンテンツ制作に活用できることを示した。

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