論文の概要: Dress-Me-Up: A Dataset & Method for Self-Supervised 3D Garment Retargeting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03108v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 02:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:36:56.120799
• Title: Dress-Me-Up: A Dataset & Method for Self-Supervised 3D Garment Retargeting
• Title（参考訳）: Dress-Me-Up: 自己監督型3Dガーメント再ターゲットのためのデータセットと方法
• Authors: Shanthika Naik, Kunwar Singh, Astitva Srivastava, Dhawal Sirikonda, Amit Raj, Varun Jampani, Avinash Sharma
• Abstract要約: 任意の形状とポーズの3次元アバターに非パラメトリック化3次元衣服の新たな枠組みを提案する。 既存の3D手法はパラメトリック・カノニカル・ウェアのみをサポートする。 既存の最先端手法に比べて,非教師なし服や人間のアバターに優れた品質を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.892029042436626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose a novel self-supervised framework for retargeting non-parameterized 3D garments onto 3D human avatars of arbitrary shapes and poses, enabling 3D virtual try-on (VTON). Existing self-supervised 3D retargeting methods only support parametric and canonical garments, which can only be draped over parametric body, e.g. SMPL. To facilitate the non-parametric garments and body, we propose a novel method that introduces Isomap Embedding based correspondences matching between the garment and the human body to get a coarse alignment between the two meshes. We perform neural refinement of the coarse alignment in a self-supervised setting. Further, we leverage a Laplacian detail integration method for preserving the inherent details of the input garment. For evaluating our 3D non-parametric garment retargeting framework, we propose a dataset of 255 real-world garments with realistic noise and topological deformations. The dataset contains $44$ unique garments worn by 15 different subjects in 5 distinctive poses, captured using a multi-view RGBD capture setup. We show superior retargeting quality on non-parametric garments and human avatars over existing state-of-the-art methods, acting as the first-ever baseline on the proposed dataset for non-parametric 3D garment retargeting.
• Abstract（参考訳）: 任意の形状とポーズの3D人間のアバターに、非パラメータ化された3D衣服を再ターゲティングするための新しい自己組織化フレームワークを提案する。 既存の自己監督型3Dリターゲティング手法はパラメトリック服と標準服のみをサポートしており、これはパラメトリックボディ(例えばSMPL)上でのみ描画できる。 本研究は,非パラメトリックな衣服と身体を容易にするために,衣服と人体の対応を整合させて,2つのメッシュ間の粗いアライメントを得る新しい方法を提案する。 我々は自己教師付き環境で粗いアライメントの神経リファインメントを行う。 さらに,ラプラシアン細部積分法を応用して,入力衣服の固有細部を保存する。 3次元非パラメトリックな衣服再ターゲティングフレームワークを評価するために,現実的な雑音と位相変形を伴う255個の現実世界の衣服のデータセットを提案する。 このデータセットには、15人の異なる被験者が5つのユニークなポーズで着る4,4ドルのユニークな衣服が含まれている。 提案した非パラメトリックな3次元衣料再ターゲティングデータセットのベースラインとして,既存の最先端手法に比べて,非パラメトリックな衣服や人間のアバターに優れたリターゲティング品質を示す。

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