論文の概要: High-Resolution Volumetric Reconstruction for Clothed Humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13282v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 06:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 18:03:09.009150
• Title: High-Resolution Volumetric Reconstruction for Clothed Humans
• Title（参考訳）: 衣服用ヒトの高分解能ボリュームリコンストラクション
• Authors: Sicong Tang, Guangyuan Wang, Qing Ran, Lingzhi Li, Li Shen and Ping Tan
• Abstract要約: 本稿では,1～6RGB画像のスパース集合から,衣服の人間を再構築する新しい手法を提案する。 提案手法は,P2S法の平均点通過精度を50%以上削減し,約2mmの精度を512容積分解能で達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.900514732877827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel method for reconstructing clothed humans from a sparse set of, e.g., 1 to 6 RGB images. Despite impressive results from recent works employing deep implicit representation, we revisit the volumetric approach and demonstrate that better performance can be achieved with proper system design. The volumetric representation offers significant advantages in leveraging 3D spatial context through 3D convolutions, and the notorious quantization error is largely negligible with a reasonably large yet affordable volume resolution, e.g., 512. To handle memory and computation costs, we propose a sophisticated coarse-to-fine strategy with voxel culling and subspace sparse convolution. Our method starts with a discretized visual hull to compute a coarse shape and then focuses on a narrow band nearby the coarse shape for refinement. Once the shape is reconstructed, we adopt an image-based rendering approach, which computes the colors of surface points by blending input images with learned weights. Extensive experimental results show that our method significantly reduces the mean point-to-surface (P2S) precision of state-of-the-art methods by more than 50% to achieve approximately 2mm accuracy with a 512 volume resolution. Additionally, images rendered from our textured model achieve a higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1～6RGB画像のスパース集合から,衣服の人間を再構築する新しい手法を提案する。 暗黙的表現を用いた最近の研究の印象的な結果にもかかわらず、我々はボリュームアプローチを再考し、適切なシステム設計によってより良い性能が達成できることを実証する。 体積表現は3次元畳み込みによる3次元空間的文脈の活用において大きな利点を与え、悪名高い量子化誤差は、かなり大きくて手頃なボリューム解像度(例えば512)で無視できる。 メモリと計算コストに対処するため,ボクセルカリングと部分空間スパース畳み込みを用いた粗大化戦略を提案する。 本手法は, 粗い形状を計算し, 粗い形状に近い狭い帯に焦点を合わせるために, 離散化された視覚的包絡から開始する。 形状を再構成すると、入力画像と学習重みをブレンドして表面点の色を計算するイメージベースレンダリング手法を採用する。 広範な実験結果から,最先端法の平均点対面精度(p2s)を50%以上低減し,約2mmの精度を512ボリュームの解像度で達成できた。 さらに,テクスチャモデルから描画した画像は,最先端手法と比較して高いピーク信号-雑音比(PSNR)が得られる。

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