論文の概要: GaussianAvatar: Towards Realistic Human Avatar Modeling from a Single Video via Animatable 3D Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02134v2
- Date: Sat, 23 Mar 2024 13:24:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 02:15:55.026588
- Title: GaussianAvatar: Towards Realistic Human Avatar Modeling from a Single Video via Animatable 3D Gaussians
- Title（参考訳）: Gaussian Avatar: Animatable 3D Gaussianによる単一ビデオからのリアルなヒューマンアバターモデリングを目指して
- Authors: Liangxiao Hu, Hongwen Zhang, Yuxiang Zhang, Boyao Zhou, Boning Liu, Shengping Zhang, Liqiang Nie,
- Abstract要約: 一つのビデオから動的に3D映像を映し出すリアルな人間のアバターを作成するための効率的なアプローチを提案する。
GustafAvatarは、公開データセットと収集データセットの両方で検証されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.46168990249278
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present GaussianAvatar, an efficient approach to creating realistic human avatars with dynamic 3D appearances from a single video. We start by introducing animatable 3D Gaussians to explicitly represent humans in various poses and clothing styles. Such an explicit and animatable representation can fuse 3D appearances more efficiently and consistently from 2D observations. Our representation is further augmented with dynamic properties to support pose-dependent appearance modeling, where a dynamic appearance network along with an optimizable feature tensor is designed to learn the motion-to-appearance mapping. Moreover, by leveraging the differentiable motion condition, our method enables a joint optimization of motions and appearances during avatar modeling, which helps to tackle the long-standing issue of inaccurate motion estimation in monocular settings. The efficacy of GaussianAvatar is validated on both the public dataset and our collected dataset, demonstrating its superior performances in terms of appearance quality and rendering efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウシアン・アバター(Gaussian Avatar)について紹介する。
まずアニマタブルな3Dガウシアンを導入し、さまざまなポーズや服装スタイルで人間を明示的に表現することから始める。
このような明示的でアニマタブルな表現は、より効率的で一貫して2次元観測から3Dの外観を融合させることができる。
我々の表現は、ポーズ依存の外観モデリングをサポートするために、動的特性でさらに強化されており、動的外観ネットワークと最適化可能な特徴テンソルは、モーション・トゥ・アジュアンス・マッピングを学習するために設計されている。
さらに, 異なる動作条件を活用することで, アバターモデリングにおける動作と外観の同時最適化が可能となり, モノクロ環境における不正確な動作推定の長年の問題に対処する上で有効である。
GaussianAvatarの有効性は、公開データセットと収集データセットの両方で検証され、外観品質とレンダリング効率の点で優れた性能を示している。
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