論文の概要: TemporalUV: Capturing Loose Clothing with Temporally Coherent UV Coordinates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03671v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 18:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 12:15:16.252513
• Title: TemporalUV: Capturing Loose Clothing with Temporally Coherent UV Coordinates
• Title（参考訳）: 仮設UV: 仮設UVコーディネートによるルース衣料の捕獲
• Authors: You Xie, Huiqi Mao, Angela Yao and Nils Thuerey
• Abstract要約: 本稿では,ゆるい衣服に対する時間的コヒーレントなUV座標を生成する新しい手法を提案する。 我々の手法は人体の輪郭に拘束されず、ゆるい衣服や髪を捕獲することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.58323494348772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel approach to generate temporally coherent UV coordinates for loose clothing. Our method is not constrained by human body outlines and can capture loose garments and hair. We implemented a differentiable pipeline to learn UV mapping between a sequence of RGB inputs and textures via UV coordinates. Instead of treating the UV coordinates of each frame separately, our data generation approach connects all UV coordinates via feature matching for temporal stability. Subsequently, a generative model is trained to balance the spatial quality and temporal stability. It is driven by supervised and unsupervised losses in both UV and image spaces. Our experiments show that the trained models output high-quality UV coordinates and generalize to new poses. Once a sequence of UV coordinates has been inferred by our model, it can be used to flexibly synthesize new looks and modified visual styles. Compared to existing methods, our approach reduces the computational workload to animate new outfits by several orders of magnitude.
• Abstract（参考訳）: ゆるい衣服の時間的コヒーレントなuv座標を生成する新しい手法を提案する。 我々の手法は人体の輪郭に拘束されず、ゆるい衣服や髪を捕獲することができる。 我々は、UV座標を用いてRGB入力のシーケンスとテクスチャ間のUVマッピングを学習するために、微分可能なパイプラインを実装した。 各フレームのUV座標を別々に扱う代わりに、我々のデータ生成アプローチは、時間的安定性のために特徴マッチングによってすべてのUV座標を接続する。 その後、空間的品質と時間的安定性のバランスをとるために生成モデルを訓練する。 紫外線と画像空間の両方の教師なしの損失によって駆動される。 実験では,訓練したモデルが高品質なuv座標を出力し,新しいポーズに一般化することを示した。 モデルによりUV座標の列が推定されると、新しい外観と修正された視覚スタイルを柔軟に合成することができる。 既存の手法と比較して,提案手法は計算負荷を減らし,新しい装束を桁違いにアニメーション化する。

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