論文の概要: Structured 3D Features for Reconstructing Relightable and Animatable Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06820v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 18:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 15:05:27.281893
• Title: Structured 3D Features for Reconstructing Relightable and Animatable Avatars
• Title（参考訳）: 可照・アニマタブルアバターの再構成のための構造的3次元特徴
• Authors: Enric Corona, Mihai Zanfir, Thiemo Alldieck, Eduard Gabriel Bazavan, Andrei Zanfir, Cristian Sminchisescu
• Abstract要約: パラメトリックな統計的メッシュ表面からサンプリングされた高密度な3次元点に画素整列画像特徴をプールする,新しい暗黙の3次元表現に基づくモデルであるStructured 3D Featuresを紹介する。 本研究では,S3Fモデルがモノクロ3D再構成やアルベド,シェーディング推定など,これまでの課題を超越していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.36074729431982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Structured 3D Features, a model based on a novel implicit 3D representation that pools pixel-aligned image features onto dense 3D points sampled from a parametric, statistical human mesh surface. The 3D points have associated semantics and can move freely in 3D space. This allows for optimal coverage of the person of interest, beyond just the body shape, which in turn, additionally helps modeling accessories, hair, and loose clothing. Owing to this, we present a complete 3D transformer-based attention framework which, given a single image of a person in an unconstrained pose, generates an animatable 3D reconstruction with albedo and illumination decomposition, as a result of a single end-to-end model, trained semi-supervised, and with no additional postprocessing. We show that our S3F model surpasses the previous state-of-the-art on various tasks, including monocular 3D reconstruction, as well as albedo and shading estimation. Moreover, we show that the proposed methodology allows novel view synthesis, relighting, and re-posing the reconstruction, and can naturally be extended to handle multiple input images (e.g. different views of a person, or the same view, in different poses, in video). Finally, we demonstrate the editing capabilities of our model for 3D virtual try-on applications.
• Abstract（参考訳）: パラメトリックな統計的メッシュ表面からサンプリングされた高密度な3次元点に画素整列画像特徴をプールする,新しい暗黙の3次元表現に基づくモデルであるStructured 3D Featuresを紹介する。 3Dポイントは関連する意味を持ち、3D空間で自由に移動することができる。 これにより、身体の形状だけでなく、興味のある人物の最適なカバーが可能になり、さらにアクセサリー、髪、ゆるい衣服のモデリングにも役立ちます。 そこで本研究では,アルベドと照明分解を併用したアニマタブルな3次元再構成を,一方のエンド・ツー・エンドモデル,訓練された半教師付きセミプロセッサ,追加のポストプロセッシングを伴わない,完全な3次元トランスフォーマーベースのアテンション・フレームワークを提案する。 本研究では,S3Fモデルがモノクロ3D再構成やアルベド,シェーディング推定など,これまでの課題を超越していることを示す。 さらに,提案手法では,新しい視点合成,リライト,再構成が可能であり,複数の入力画像(例えば,人物の異なる視点,あるいは同じ視点を異なるポーズで,映像内で)を自然に処理できるように拡張できることを示す。 最後に,3次元仮想トライオンアプリケーションのためのモデルの編集機能を示す。

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