論文の概要: NDF: Neural Deformable Fields for Dynamic Human Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09193v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 10:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 13:08:47.343300
• Title: NDF: Neural Deformable Fields for Dynamic Human Modelling
• Title（参考訳）: NDF:動的人体モデリングのためのニューラル・デフォルマブル・フィールド
• Authors: Ruiqi Zhang and Jie Chen
• Abstract要約: マルチビュー映像からの動的人間のデジタル化のための新しい表現であるニューラルデフォルマブルフィールド(NDF)を提案する。 変形場推定で観測空間にリンクする共有正準神経放射場を持つ動的人体を表現するための最近の研究が提案されている。 本稿では、動的人間を表現するために、装着されたパラメトリックボディモデルに包まれた神経変形性フィールドを学習することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.029703921995977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Neural Deformable Fields (NDF), a new representation for dynamic human digitization from a multi-view video. Recent works proposed to represent a dynamic human body with shared canonical neural radiance fields which links to the observation space with deformation fields estimations. However, the learned canonical representation is static and the current design of the deformation fields is not able to represent large movements or detailed geometry changes. In this paper, we propose to learn a neural deformable field wrapped around a fitted parametric body model to represent the dynamic human. The NDF is spatially aligned by the underlying reference surface. A neural network is then learned to map pose to the dynamics of NDF. The proposed NDF representation can synthesize the digitized performer with novel views and novel poses with a detailed and reasonable dynamic appearance. Experiments show that our method significantly outperforms recent human synthesis methods.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー映像からの動的人間のデジタル化のための新しい表現であるニューラルデフォルマブルフィールド(NDF)を提案する。 変形場推定で観測空間にリンクする共有正準神経放射場を持つ動的人体を表現するための最近の研究が提案されている。 しかし、学習された標準表現は静的であり、変形場の現在の設計は大きな動きや詳細な幾何学的変化を表現できない。 本稿では、動的人間を表現するために、装着されたパラメトリックボディモデルに包まれた神経変形性フィールドを学習することを提案する。 NDFは、下層の基準面によって空間的に整列される。 ニューラルネットワークが学習され、NDFのダイナミックスにポーズをマッピングする。 提案したNDF表現は、デジタル化されたパフォーマーを、詳細で合理的なダイナミックな外観で、新しいビューと新しいポーズで合成することができる。 実験の結果,本手法は近年のヒト合成法よりも優れていた。

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