論文の概要: FastHuman: Reconstructing High-Quality Clothed Human in Minutes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14485v2
• Date: Sat, 28 Oct 2023 07:42:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 23:44:03.750288
• Title: FastHuman: Reconstructing High-Quality Clothed Human in Minutes
• Title（参考訳）: fasthuman: 高品質な衣服を数分で再構築する
• Authors: Lixiang Lin, Songyou Peng, Qijun Gan, Jianke Zhu
• Abstract要約: 高品質な人体形状を数分で最適化する手法を提案する。 本手法はメッシュベースのパッチワープ手法を用いて,マルチビュー光度整合性を確保する。 提案手法は,合成データセットと実世界のデータセットの両方において有望な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.643091757385626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an approach for optimizing high-quality clothed human body shapes in minutes, using multi-view posed images. While traditional neural rendering methods struggle to disentangle geometry and appearance using only rendering loss, and are computationally intensive, our method uses a mesh-based patch warping technique to ensure multi-view photometric consistency, and sphere harmonics (SH) illumination to refine geometric details efficiently. We employ oriented point clouds' shape representation and SH shading, which significantly reduces optimization and rendering times compared to implicit methods. Our approach has demonstrated promising results on both synthetic and real-world datasets, making it an effective solution for rapidly generating high-quality human body shapes. Project page \href{https://l1346792580123.github.io/nccsfs/}{https://l1346792580123.github.io/nccsfs/}
• Abstract（参考訳）: 多視点画像を用いた高品質な人体形状を数分で最適化する手法を提案する。 従来のニューラルレンダリング手法では、レンダリング損失のみを用いて幾何学と外観を歪ませることが困難であり、計算集約性が高いが、マルチビュー光度整合性を確保するためにメッシュベースのパッチワープ手法と、幾何学的詳細を効率的に洗練するために球高調波照明を用いる。 配向点雲の形状表現とSHシェーディングを用い、暗黙の手法と比較して最適化とレンダリングの時間を大幅に短縮する。 提案手法は,合成データと実世界データの両方において有望な結果を示し,高品質な人体形状を迅速に生成するための効果的なソリューションとなった。 プロジェクトページ \href{https://l1346792580123.github.io/nccsfs/}{https://l1346792580123.github.io/nccsfs/}

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