論文の概要: Animatable 3D Gaussian: Fast and High-Quality Reconstruction of Multiple Human Avatars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16482v3
• Date: Sun, 28 Jul 2024 08:30:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 00:26:37.301028
• Title: Animatable 3D Gaussian: Fast and High-Quality Reconstruction of Multiple Human Avatars
• Title（参考訳）: Animatable 3D Gaussian: 複数のヒトアバターの高速かつ高品質な再構成
• Authors: Yang Liu, Xiang Huang, Minghan Qin, Qinwei Lin, Haoqian Wang,
• Abstract要約: 入力画像とポーズから人間のアバターを学習するAnimatable 3D Gaussianを提案する。 新規なビュー合成と新規ポーズ合成の両タスクにおいて,本手法はトレーニング時間を短縮したInstantAvatarよりも高い再現性を実現する。 本手法は,25秒のトレーニングで10人のシーンにおいて,複数のシーンに容易に拡張可能であり,それと同等の新規なビュー合成結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.55354901614876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural radiance fields are capable of reconstructing high-quality drivable human avatars but are expensive to train and render and not suitable for multi-human scenes with complex shadows. To reduce consumption, we propose Animatable 3D Gaussian, which learns human avatars from input images and poses. We extend 3D Gaussians to dynamic human scenes by modeling a set of skinned 3D Gaussians and a corresponding skeleton in canonical space and deforming 3D Gaussians to posed space according to the input poses. We introduce a multi-head hash encoder for pose-dependent shape and appearance and a time-dependent ambient occlusion module to achieve high-quality reconstructions in scenes containing complex motions and dynamic shadows. On both novel view synthesis and novel pose synthesis tasks, our method achieves higher reconstruction quality than InstantAvatar with less training time (1/60), less GPU memory (1/4), and faster rendering speed (7x). Our method can be easily extended to multi-human scenes and achieve comparable novel view synthesis results on a scene with ten people in only 25 seconds of training.
• Abstract（参考訳）: 神経放射場は、高品質な乾燥可能な人間のアバターを再構築することができるが、訓練やレンダリングには高価であり、複雑な影を持つ複数の人間のシーンには適さない。 本稿では,入力画像とポーズから人間のアバターを学習するAnimatable 3D Gaussianを提案する。 我々は3次元ガウスアンを3次元ガウスアンと対応する骨格を標準空間でモデル化し、入力されたポーズに応じて3次元ガウスアンを空間に変形させることにより、ダイナミックな人間のシーンに拡張する。 複雑な動きとダイナミックシャドウを含むシーンにおける高品質な再構成を実現するために,ポーズ依存型形状と外観のためのマルチヘッドハッシュエンコーダと時間依存型環境閉塞モジュールを導入する。 InstantAvatarよりもトレーニング時間(1/60)が少なく、GPUメモリ(1/4)が少なく、レンダリング速度(7x)が速い。 本手法は,25秒のトレーニングで10人のシーンにおいて,複数のシーンに容易に拡張可能であり,それと同等の新規なビュー合成結果が得られる。

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