論文の概要: Animatable Virtual Humans: Learning pose-dependent human representations
in UV space for interactive performance synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03615v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 15:49:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 15:45:13.427202
- Title: Animatable Virtual Humans: Learning pose-dependent human representations
in UV space for interactive performance synthesis
- Title（参考訳）: Animatable Virtual Humans:インタラクティブなパフォーマンス合成のためのUV空間におけるポーズ依存人間表現の学習
- Authors: Wieland Morgenstern, Milena T. Bagdasarian, Anna Hilsmann, Peter
Eisert
- Abstract要約: 高精度な動的メッシュシーケンスから、ポーズ依存の外観と幾何学を学習する。
SMPLモデルの一貫したUV空間において、ポーズ依存の外観と幾何学の両方を符号化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.604386285817302
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel representation of virtual humans for highly realistic
real-time animation and rendering in 3D applications. We learn pose dependent
appearance and geometry from highly accurate dynamic mesh sequences obtained
from state-of-the-art multiview-video reconstruction. Learning pose-dependent
appearance and geometry from mesh sequences poses significant challenges, as it
requires the network to learn the intricate shape and articulated motion of a
human body. However, statistical body models like SMPL provide valuable
a-priori knowledge which we leverage in order to constrain the dimension of the
search space enabling more efficient and targeted learning and define
pose-dependency. Instead of directly learning absolute pose-dependent geometry,
we learn the difference between the observed geometry and the fitted SMPL
model. This allows us to encode both pose-dependent appearance and geometry in
the consistent UV space of the SMPL model. This approach not only ensures a
high level of realism but also facilitates streamlined processing and rendering
of virtual humans in real-time scenarios.
- Abstract（参考訳）: リアルなリアルタイムアニメーションと3Dアプリケーションにおけるレンダリングのための仮想人間の新しい表現を提案する。
最先端のマルチビュー・ビデオ再構成から得られた高精度な動的メッシュシーケンスからポーズ依存の外観と形状を学ぶ。
メッシュシーケンスからポーズ依存の外観と幾何学を学ぶことは、人体の複雑な形状と関節の動きを学習するネットワークを必要とするため、大きな課題となる。
しかし、SMPLのような統計ボディーモデルは、探索空間の次元を制限し、より効率的で目標とする学習を可能にし、ポーズ依存を定義するために活用する価値のあるアプリオリ知識を提供する。
絶対ポーズ依存幾何を直接学習する代わりに、観測された幾何と装着されたSMPLモデルの違いを学習する。
これにより、ポーズ依存の外観と形状の両方を、smplモデルの一貫したuv空間にエンコードできる。
このアプローチは、高度なリアリズムを保証するだけでなく、リアルタイムシナリオにおける仮想人間の合理化とレンダリングを促進する。
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