論文の概要: Weakly-Supervised 3D Reconstruction of Clothed Humans via Normal Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16042v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 18:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 13:48:32.438361
• Title: Weakly-Supervised 3D Reconstruction of Clothed Humans via Normal Maps
• Title（参考訳）: 正規地図による衣服の3次元再構築
• Authors: Jane Wu, Diego Thomas, Ronald Fedkiw
• Abstract要約: そこで本研究では,2次元正規地図を用いた布地人の3次元再構築のための新しい深層学習手法を提案する。 一つのRGB画像またはマルチビュー画像から、我々のネットワークは、静止ポーズで体を囲む四面体メッシュ上で識別された符号付き距離関数(SDF)を推定する。 ネットワーク推論と3次元再構成の両方に対するアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6462601662291156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel deep learning-based approach to the 3D reconstruction of clothed humans using weak supervision via 2D normal maps. Given a single RGB image or multiview images, our network infers a signed distance function (SDF) discretized on a tetrahedral mesh surrounding the body in a rest pose. Subsequently, inferred pose and camera parameters are used to generate a normal map from the SDF. A key aspect of our approach is the use of Marching Tetrahedra to (uniquely) compute a triangulated surface from the SDF on the tetrahedral mesh, facilitating straightforward differentiation (and thus backpropagation). Thus, given only ground truth normal maps (with no volumetric information ground truth information), we can train the network to produce SDF values from corresponding RGB images. Optionally, an additional multiview loss leads to improved results. We demonstrate the efficacy of our approach for both network inference and 3D reconstruction.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,2次元正規地図を用いた布地人の3次元再構築のための新しい深層学習手法を提案する。 一つのRGB画像またはマルチビュー画像から、我々のネットワークは、静止ポーズで体を囲む四面体メッシュ上で識別された符号付き距離関数(SDF)を推定する。 その後、推測されたポーズとカメラパラメータを使用して、SDFから正規マップを生成する。 我々のアプローチの重要な側面は、テトラヘドラを(一意に)四面体メッシュ上のSDFから三角面を計算し、容易に微分しやすくする(つまり、バックプロパゲーション)ことである。 したがって、基底真理正規写像のみを前提として(体積情報基底真理情報を持たない)、対応するRGB画像からSDF値を生成するようにネットワークを訓練することができる。 オプションとして、追加のマルチビュー損失は、結果の改善につながります。 ネットワーク推論と3次元再構成におけるアプローチの有効性を実証する。

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