論文の概要: SNUG: Self-Supervised Neural Dynamic Garments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02219v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 13:50:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 12:52:40.205237
• Title: SNUG: Self-Supervised Neural Dynamic Garments
• Title（参考訳）: SNUG: 自己監督型ニューラルダイナミックガーメント
• Authors: Igor Santesteban and Miguel A. Otaduy and Dan Casas
• Abstract要約: 本研究では,パラメトリックな人体が着る衣服の動的3次元変形を自己指導的に学習する手法を提案する。 これにより、動的変形や細かいしわを含むインタラクティブな衣服のモデルを、トレーニング時間に2桁の速度で学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.83072352654608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a self-supervised method to learn dynamic 3D deformations of garments worn by parametric human bodies. State-of-the-art data-driven approaches to model 3D garment deformations are trained using supervised strategies that require large datasets, usually obtained by expensive physics-based simulation methods or professional multi-camera capture setups. In contrast, we propose a new training scheme that removes the need for ground-truth samples, enabling self-supervised training of dynamic 3D garment deformations. Our key contribution is to realize that physics-based deformation models, traditionally solved in a frame-by-frame basis by implicit integrators, can be recasted as an optimization problem. We leverage such optimization-based scheme to formulate a set of physics-based loss terms that can be used to train neural networks without precomputing ground-truth data. This allows us to learn models for interactive garments, including dynamic deformations and fine wrinkles, with two orders of magnitude speed up in training time compared to state-of-the-art supervised methods
• Abstract（参考訳）: パラメトリック人体が着用する衣服の動的3次元変形を学習するための自己教師あり手法を提案する。 3d衣料変形をモデル化する最先端のデータ駆動アプローチは、大規模なデータセットを必要とする教師付き戦略を用いて訓練される。 対照的に,新しいトレーニング手法を提案することにより,動的3次元衣服の変形を自己指導的に行うことが可能となる。 我々の重要な貢献は、暗黙の積分器によって伝統的にフレーム単位で解決された物理ベースの変形モデルを最適化問題として再キャストできることである。 このような最適化に基づくスキームを利用して物理に基づく損失項の集合を定式化し、ニューラルネットワークのトレーニングに使用する。 これにより、動的変形や細かいしわなどインタラクティブな衣服のモデルを学ぶことができ、最先端の教師付き方法と比較して、トレーニング時間の2桁のスピードアップを実現します。

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