論文の概要: Drivable Avatar Clothing: Faithful Full-Body Telepresence with Dynamic Clothing Driven by Sparse RGB-D Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05917v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 17:59:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 16:59:54.874803
• Title: Drivable Avatar Clothing: Faithful Full-Body Telepresence with Dynamic Clothing Driven by Sparse RGB-D Input
• Title（参考訳）: 乾燥可能なアバター服-rgb-d入力による動的衣服による忠実な全身テレプレゼンス
• Authors: Donglai Xiang, Fabian Prada, Zhe Cao, Kaiwen Guo, Chenglei Wu, Jessica Hodgins, Timur Bagautdinov
• Abstract要約: 本研究では,RGB-D入力と体と顔の動きを忠実に駆動できる,動的に動くゆるい衣服を備えたアバターを提案する。 粗い深度入力の粗い衣服形状を効率的に追跡できるニューラルイテレーティブクローズトポイント(N-ICP)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.202612528283998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clothing is an important part of human appearance but challenging to model in photorealistic avatars. In this work we present avatars with dynamically moving loose clothing that can be faithfully driven by sparse RGB-D inputs as well as body and face motion. We propose a Neural Iterative Closest Point (N-ICP) algorithm that can efficiently track the coarse garment shape given sparse depth input. Given the coarse tracking results, the input RGB-D images are then remapped to texel-aligned features, which are fed into the drivable avatar models to faithfully reconstruct appearance details. We evaluate our method against recent image-driven synthesis baselines, and conduct a comprehensive analysis of the N-ICP algorithm. We demonstrate that our method can generalize to a novel testing environment, while preserving the ability to produce high-fidelity and faithful clothing dynamics and appearance.
• Abstract（参考訳）: 衣服は人間の外見の重要な部分であるが、フォトリアリスティックなアバターをモデル化することは困難である。 本研究では,RGB-D入力と体と顔の動きを忠実に駆動できる,動的に動くゆるい衣服を備えたアバターを提案する。 そこで本研究では,粗い衣服の形状を精度良く追跡できるニューラル・イテレーティブ・ニアスポイント(n-icp)アルゴリズムを提案する。 粗い追跡結果から、入力されたRGB-D画像をテクセル整列した特徴に再マップし、乾燥可能なアバターモデルに入力し、外観の詳細を忠実に再構築する。 我々は,最近の画像駆動合成ベースラインに対して提案手法を評価し,N-ICPアルゴリズムの包括的解析を行う。 本手法は,高忠実で忠実な衣料品のダイナミクスと外観を生み出す能力を維持しつつ,新しいテスト環境に一般化できることを実証する。

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