論文の概要: Mesh Strikes Back: Fast and Efficient Human Reconstruction from RGB videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08808v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 17:57:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 12:45:02.745676
• Title: Mesh Strikes Back: Fast and Efficient Human Reconstruction from RGB videos
• Title（参考訳）: メッシュの逆襲:rgbビデオによる高速で効率的な人間の再構築
• Authors: Rohit Jena, Pratik Chaudhari, James Gee, Ganesh Iyer, Siddharth Choudhary, Brandon M. Smith
• Abstract要約: 多くの方法は、遅延レンダリング、NeRF、暗黙の手法を用いて、人間の衣服を表現している。 SMPL+Dメッシュの最適化と,効率的な多面的テクスチャ表現による対向的視点を提供する。 我々は、NeRF法と比較して、新規ポーズ合成の競争力のある新規ビュー合成と改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.746993448290175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human reconstruction and synthesis from monocular RGB videos is a challenging problem due to clothing, occlusion, texture discontinuities and sharpness, and framespecific pose changes. Many methods employ deferred rendering, NeRFs and implicit methods to represent clothed humans, on the premise that mesh-based representations cannot capture complex clothing and textures from RGB, silhouettes, and keypoints alone. We provide a counter viewpoint to this fundamental premise by optimizing a SMPL+D mesh and an efficient, multi-resolution texture representation using only RGB images, binary silhouettes and sparse 2D keypoints. Experimental results demonstrate that our approach is more capable of capturing geometric details compared to visual hull, mesh-based methods. We show competitive novel view synthesis and improvements in novel pose synthesis compared to NeRF-based methods, which introduce noticeable, unwanted artifacts. By restricting the solution space to the SMPL+D model combined with differentiable rendering, we obtain dramatic speedups in compute, training times (up to 24x) and inference times (up to 192x). Our method therefore can be used as is or as a fast initialization to NeRF-based methods.
• Abstract（参考訳）: 単眼のRGBビデオからの人間の再構築と合成は、衣服、オクルージョン、テクスチャの不連続性、シャープネス、フレーム固有のポーズの変化など、難しい問題である。 メッシュベースの表現では、RGB、シルエット、キーポイントのみから複雑な衣服やテクスチャをキャプチャできないという前提で、遅延レンダリング、NeRF、暗黙の手法が採用されている。 SMPL+Dメッシュを最適化し,RGB画像,バイナリシルエット,スパース2Dキーポイントのみを用いて,効率的な多面的テクスチャ表現を行うことにより,この基本的な前提に反する視点を提供する。 実験により,我々の手法は,メッシュ方式の視覚的包絡よりも幾何的細部を捉えることができることが示された。 目立たない望ましくないアーティファクトを導入するnrf法と比較して,新しいポーズ合成における競合的な新しい視点合成と改善を示す。 SMPL+Dモデルに対する解空間を微分可能レンダリングと組み合わせることで、計算、トレーニング時間(最大24倍)、推論時間(最大192倍)の劇的な高速化が得られる。 そこで本手法は,NeRF法を高速に初期化することができる。

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