論文の概要: SplatArmor: Articulated Gaussian splatting for animatable humans from monocular RGB videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10812v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 18:47:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 14:13:32.186864
• Title: SplatArmor: Articulated Gaussian splatting for animatable humans from monocular RGB videos
• Title（参考訳）: SplatArmor:モノクロのRGBビデオから人間をアニマタブルにするガウシアンスプラッティング
• Authors: Rohit Jena, Ganesh Subramanian Iyer, Siddharth Choudhary, Brandon Smith, Pratik Chaudhari, James Gee
• Abstract要約: SplatArmorは, 3次元ガウスモデルを用いたパラメータ化ボディモデルの装甲により, 詳細かつアニマタブルな人体モデルを復元する新しい手法である。 我々のアプローチは、人間を標準空間内の3次元ガウスの集合として表現し、その記述は、下層のSMPL幾何学のスキン化を拡張することによって定義される。 ZJU MoCap と People Snapshot のデータセットに魅力的な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.74530749823217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose SplatArmor, a novel approach for recovering detailed and animatable human models by `armoring' a parameterized body model with 3D Gaussians. Our approach represents the human as a set of 3D Gaussians within a canonical space, whose articulation is defined by extending the skinning of the underlying SMPL geometry to arbitrary locations in the canonical space. To account for pose-dependent effects, we introduce a SE(3) field, which allows us to capture both the location and anisotropy of the Gaussians. Furthermore, we propose the use of a neural color field to provide color regularization and 3D supervision for the precise positioning of these Gaussians. We show that Gaussian splatting provides an interesting alternative to neural rendering based methods by leverging a rasterization primitive without facing any of the non-differentiability and optimization challenges typically faced in such approaches. The rasterization paradigms allows us to leverage forward skinning, and does not suffer from the ambiguities associated with inverse skinning and warping. We show compelling results on the ZJU MoCap and People Snapshot datasets, which underscore the effectiveness of our method for controllable human synthesis.
• Abstract（参考訳）: SplatArmorは,3次元ガウスモデルを用いたパラメータ化ボディモデル「アーモリング」により,詳細な人体モデルを復元する新しい手法である。 このアプローチは、人間を正準空間内の3次元ガウス群として表現し、その調音は、基礎となるsmpl幾何のスキニングを正準空間の任意の位置に拡張することで定義される。 ポーズ依存効果を考慮したse(3)フィールドを導入することで,ガウス群の位置と異方性の両方を捉えることができる。 さらに,これらのガウスの正確な位置決めのための色規則化と3次元監視を行うために,神経色場を用いることを提案する。 そこで,gaussian splattingはラスタライズプリミティブをレベリングすることで,そのようなアプローチで一般的に直面する非微分可能性や最適化の課題に直面することなく,ニューラルネットワークのレンダリングベースの手法に対して興味深い代替手段を提供する。 ラスタ化パラダイムは、前方スキンの活用を可能にし、逆スキンやワープに関連する曖昧さに悩まされない。 zju mocap と people snapshot datasets について説得力のある結果を示し,制御可能なヒト合成法の有効性を検証した。

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