論文の概要: DIG: Draping Implicit Garment over the Human Body

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10845v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 08:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 12:30:31.683979
• Title: DIG: Draping Implicit Garment over the Human Body
• Title（参考訳）: ディグ:人間の体の上に暗黙の衣服を描く
• Authors: Ren Li, Beno\^it Guillard, Edoardo Remelli, Pascal Fua
• Abstract要約: 暗黙の面を用いて衣服を表現するエンド・ツー・エンドの差別化可能なパイプラインを提案し, 形状を条件としたスキン場を学習し, 調音体モデルのパラメーターを推定する。 本手法により, 画像観察から身体・衣服のパラメータを復元できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.68349332089129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing data-driven methods for draping garments over posed human bodies, despite being effective, cannot handle garments of arbitrary topology and are typically not end-to-end differentiable. To address these limitations, we propose an end-to-end differentiable pipeline that represents garments using implicit surfaces and learns a skinning field conditioned on shape and pose parameters of an articulated body model. To limit body-garment interpenetrations and artifacts, we propose an interpretation-aware pre-processing strategy of training data and a novel training loss that penalizes self-intersections while draping garments. We demonstrate that our method yields more accurate results for garment reconstruction and deformation with respect to state-of-the-art methods. Furthermore, we show that our method, thanks to its end-to-end differentiability, allows to recover body and garments parameters jointly from image observations, something that previous work could not do.
• Abstract（参考訳）: 既存のデータ駆動方式では、ポーズづけされた人体の上に衣服を描くことは効果的であるが、任意のトポロジーの衣服を扱うことはできず、通常はエンドツーエンドの区別ができない。 そこで本研究では,これらの制約に対処するために,衣服を暗黙の面で表現し,物体モデルの形状やポーズパラメータを条件としたスキンフィールドを学習する,エンドツーエンドの微分可能パイプラインを提案する。 身体装具の相互接続やアーティファクトを制限するため,トレーニングデータの解釈・認識前処理戦略と,衣服をドレーピングしながら自己切断を罰する新たなトレーニング損失を提案する。 本手法は,最先端の手法に対して,衣服の復元や変形に対して,より正確な結果が得られることを実証する。 さらに,本手法では, 画像観察から身体と衣服のパラメータを復元することが可能であり, 従来の作業ではできなかったことが確認できた。

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