論文の概要: Garment Avatars: Realistic Cloth Driving using Pattern Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03373v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 15:06:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-08 18:31:56.705677
- Title: Garment Avatars: Realistic Cloth Driving using Pattern Registration
- Title（参考訳）: Garment Avatars: パターン登録によるリアルな衣服運転
- Authors: Oshri Halimi, Fabian Prada, Tuur Stuyck, Donglai Xiang, Timur
Bagautdinov, He Wen, Ron Kimmel, Takaaki Shiratori, Chenglei Wu, Yaser Sheikh
- Abstract要約: 衣料品の乾式表現のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
ガーメント・アバター(Garment Avatar)は、衣服の表現的かつ完全に駆動可能な幾何学モデルである。
リアルな仮想テレプレゼンスアプリケーションにおけるパイプラインの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.936812232884954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Virtual telepresence is the future of online communication. Clothing is an
essential part of a person's identity and self-expression. Yet, ground truth
data of registered clothes is currently unavailable in the required resolution
and accuracy for training telepresence models for realistic cloth animation.
Here, we propose an end-to-end pipeline for building drivable representations
for clothing. The core of our approach is a multi-view patterned cloth tracking
algorithm capable of capturing deformations with high accuracy. We further rely
on the high-quality data produced by our tracking method to build a Garment
Avatar: an expressive and fully-drivable geometry model for a piece of
clothing. The resulting model can be animated using a sparse set of views and
produces highly realistic reconstructions which are faithful to the driving
signals. We demonstrate the efficacy of our pipeline on a realistic virtual
telepresence application, where a garment is being reconstructed from two
views, and a user can pick and swap garment design as they wish. In addition,
we show a challenging scenario when driven exclusively with body pose, our
drivable garment avatar is capable of producing realistic cloth geometry of
significantly higher quality than the state-of-the-art.
- Abstract（参考訳）: 仮想テレプレゼンスは、オンラインコミュニケーションの未来である。
衣服は個人のアイデンティティと自己表現の重要な部分である。
しかし、現実的な布のアニメーションのためのテレプレゼンスモデルの訓練に必要な解像度と精度では、現在、登録された衣服の真実データが利用できない。
本稿では,衣料品の乾式表現のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
提案手法のコアとなるのは,高精度に変形をキャプチャできる多視点パターン追跡アルゴリズムである。
さらに,この追跡手法によって得られた高品質なデータを活用して,衣服のアバターを製作する。
得られたモデルはスパースビューを用いてアニメーションすることができ、駆動信号に忠実な非常に現実的な再構成を生成する。
2つのビューから衣料品を再構築し,ユーザが希望通りに衣料品のデザインを選択・交換できる現実的仮想テレプレゼンスアプリケーションにおいて,パイプラインの有効性を実証する。
また,身体的姿勢のみに駆り立てられる場合の難解なシナリオを示すとともに,着衣のアバターは,最先端よりも極めて高品質な現実的な布の形状を作り出すことができる。
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