論文の概要: Point-Based Radiance Fields for Controllable Human Motion Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03375v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 08:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 17:06:04.911732
• Title: Point-Based Radiance Fields for Controllable Human Motion Synthesis
• Title（参考訳）: 制御可能な人体運動合成のための点ベース放射場
• Authors: Haitao Yu, Deheng Zhang, Peiyuan Xie, Tianyi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,静的な点ベース放射場に基づく微細変形のための制御可能な人体動作合成法を提案する。 提案手法は,静的な3次元シーンをトレーニングするために明示的な点雲を利用し,点雲変換を符号化して変形を適用した。 我々の手法は、人間以外の他の3Dキャラクタに一般化できる、微細な複雑な変形に関する最先端技術よりもはるかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.322100850632633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel controllable human motion synthesis method for fine-level deformation based on static point-based radiance fields. Although previous editable neural radiance field methods can generate impressive results on novel-view synthesis and allow naive deformation, few algorithms can achieve complex 3D human editing such as forward kinematics. Our method exploits the explicit point cloud to train the static 3D scene and apply the deformation by encoding the point cloud translation using a deformation MLP. To make sure the rendering result is consistent with the canonical space training, we estimate the local rotation using SVD and interpolate the per-point rotation to the query view direction of the pre-trained radiance field. Extensive experiments show that our approach can significantly outperform the state-of-the-art on fine-level complex deformation which can be generalized to other 3D characters besides humans.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,静的点に基づく放射場に基づく微粒度変形の制御可能な新しいヒューマンモーション合成法を提案する。 従来の編集可能なニューラルラディアンスフィールド法は、新しいビュー合成において印象的な結果を生成でき、ナイーブな変形を可能にするが、フォワードキネマティクスのような複雑な3D人間の編集を実現するアルゴリズムはほとんどない。 本手法では,明示的ポイントクラウドを利用して静的3dシーンを訓練し,変形mlpを用いてポイントクラウド変換を符号化することで変形を適用する。 レンダリング結果が正準空間トレーニングと一致していることを確認するため,svdを用いて局所回転を推定し,事前学習した放射場のクエリビュー方向に点単位回転を補間する。 広範な実験により,人間以外の3d文字に一般化できる超高次複素変形の最先端を著しく上回ることができることを示した。

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