論文の概要: Efficient 3D Articulated Human Generation with Layered Surface Volumes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05462v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 17:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 13:45:26.263725
• Title: Efficient 3D Articulated Human Generation with Layered Surface Volumes
• Title（参考訳）: 層状表面積を有する高能率3次元Articulated Human Generation
• Authors: Yinghao Xu, Wang Yifan, Alexander W. Bergman, Menglei Chai, Bolei Zhou, Gordon Wetzstein
• Abstract要約: 我々は,デジタル人間のための新しい3次元オブジェクト表現として,層状表面体積(LSV)を導入する。 LSVは、従来のテンプレートの周囲の複数のテクスチャ層を使用して人体を表現する。 2Dジェネレータは個々のレイヤのRGBAテクスチャを合成することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.3802971483426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Access to high-quality and diverse 3D articulated digital human assets is crucial in various applications, ranging from virtual reality to social platforms. Generative approaches, such as 3D generative adversarial networks (GANs), are rapidly replacing laborious manual content creation tools. However, existing 3D GAN frameworks typically rely on scene representations that leverage either template meshes, which are fast but offer limited quality, or volumes, which offer high capacity but are slow to render, thereby limiting the 3D fidelity in GAN settings. In this work, we introduce layered surface volumes (LSVs) as a new 3D object representation for articulated digital humans. LSVs represent a human body using multiple textured mesh layers around a conventional template. These layers are rendered using alpha compositing with fast differentiable rasterization, and they can be interpreted as a volumetric representation that allocates its capacity to a manifold of finite thickness around the template. Unlike conventional single-layer templates that struggle with representing fine off-surface details like hair or accessories, our surface volumes naturally capture such details. LSVs can be articulated, and they exhibit exceptional efficiency in GAN settings, where a 2D generator learns to synthesize the RGBA textures for the individual layers. Trained on unstructured, single-view 2D image datasets, our LSV-GAN generates high-quality and view-consistent 3D articulated digital humans without the need for view-inconsistent 2D upsampling networks.
• Abstract（参考訳）: 高品質で多様な3d関節付きデジタルヒューマンアセットへのアクセスは、仮想現実からソーシャルプラットフォームまで、さまざまなアプリケーションにおいて不可欠である。 3D生成敵ネットワーク(GAN)のような生成的アプローチは、手作業によるコンテンツ作成ツールを急速に置き換えている。 しかし、既存の3D GANフレームワークは一般的に、高速だが品質が限られているテンプレートメッシュや、高キャパシティを提供するがレンダリングが遅いボリュームを利用するシーン表現に依存しているため、GAN設定における3D忠実度が制限される。 本研究では,デジタル人間のための新しい3次元オブジェクト表現として,層状表面体積(LSV)を導入する。 LSVは、従来のテンプレートの周りの複数のテクスチャメッシュ層を使用して、人間の体を表現する。 これらの層は、高速微分可能なラスタ化を伴うアルファ合成を用いてレンダリングされ、テンプレートの周りの有限厚の多様体にその容量を割り当てる体積表現として解釈することができる。 従来の単層テンプレートは、毛髪やアクセサリーのような表面の細かい細部を表現するのに苦労していました。 2Dジェネレータは個々のレイヤのRGBAテクスチャを合成することを学ぶ。 LSV-GANは、構造化されていない単一の2D画像データセットに基づいて、ビュー一貫性のない2Dアップサンプリングネットワークを必要とせず、高品質でビュー一貫性のあるデジタル人間を生成する。

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