論文の概要: HumanRecon: Neural Reconstruction of Dynamic Human Using Geometric Cues and Physical Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15171v1
• Date: Sun, 26 Nov 2023 03:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 18:58:07.144903
• Title: HumanRecon: Neural Reconstruction of Dynamic Human Using Geometric Cues and Physical Priors
• Title（参考訳）: humanrecon: 幾何学的手がかりと物理前兆を用いた動的ヒトの神経再構築
• Authors: Junhui Yin, Wei Yin, Hao Chen, Xuqian Ren, Zhanyu Ma, Jun Guo, Yifan Liu
• Abstract要約: 本研究では,人間の動的再構成のための暗黙表現学習における推定深度と正規度の幾何学的制約について考察する。 また、視野方向へのノイズの追加や、人体表面の密度の最大化など、いくつかの有益な物理的先行性も活用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.15329654138382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent methods for dynamic human reconstruction have attained promising reconstruction results. Most of these methods rely only on RGB color supervision without considering explicit geometric constraints. This leads to existing human reconstruction techniques being more prone to overfitting to color and causes geometrically inherent ambiguities, especially in the sparse multi-view setup. Motivated by recent advances in the field of monocular geometry prediction, we consider the geometric constraints of estimated depth and normals in the learning of neural implicit representation for dynamic human reconstruction. As a geometric regularization, this provides reliable yet explicit supervision information, and improves reconstruction quality. We also exploit several beneficial physical priors, such as adding noise into view direction and maximizing the density on the human surface. These priors ensure the color rendered along rays to be robust to view direction and reduce the inherent ambiguities of density estimated along rays. Experimental results demonstrate that depth and normal cues, predicted by human-specific monocular estimators, can provide effective supervision signals and render more accurate images. Finally, we also show that the proposed physical priors significantly reduce overfitting and improve the overall quality of novel view synthesis. Our code is available at:~\href{https://github.com/PRIS-CV/HumanRecon}{https://github.com/PRIS-CV/HumanRecon}.
• Abstract（参考訳）: 近年の動的再建法は有望な再建結果を得た。 これらの手法の多くは、明示的な幾何学的制約を考慮せずにRGB色監視のみに依存している。 これにより、既存の人間の再構築技術は色に過度にフィットしやすくなり、幾何学的に固有の曖昧さ、特に疎らなマルチビュー設定を引き起こす。 分子形状予測の分野での最近の進歩に触発されて、動的人間の再構築のための暗黙表現の学習において、推定深度と正規度の幾何学的制約を考える。 幾何正規化として、信頼できるが明示的な監視情報を提供し、再構築品質を向上させる。 また,視覚方向へのノイズの付加やヒト表面の密度の最大化など,いくつかの物理的に有益な先行技術も活用する。 これらの先行は、光線に沿って描画された色が方向を見るために堅牢であることを保証するとともに、光線に沿って推定される密度の本来のあいまいさを低減する。 実験の結果,人間固有の単分子推定器によって予測される深度と正常な手がかりは,効果的な監視信号を提供し,より正確な画像の描画を可能にすることが示された。 最後に,提案する物理プライオリティにより,過剰フィッティングが著しく減少し,新規ビュー合成の全体的な品質が向上することを示す。 私たちのコードは、~\href{https://github.com/PRIS-CV/HumanRecon}{https://github.com/PRIS-CV/HumanRecon}で利用可能です。

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