論文の概要: GaussianBody: Clothed Human Reconstruction via 3d Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09720v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 04:48:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:59:32.199801
• Title: GaussianBody: Clothed Human Reconstruction via 3d Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: Gaussian Body: 3d Gaussian Splattingによる衣服の復元
• Authors: Mengtian Li, Shengxiang Yao, Zhifeng Xie, Keyu Chen, Yu-Gang Jiang
• Abstract要約: 本稿では,3次元ガウシアンスプラッティングをベースとした,ガウシアンボディと呼ばれる新しい布地復元手法を提案する。 静的な3次元ガウススメッティングモデルを動的復元問題に適用することは、複雑な非剛性変形とリッチな布の細部のために非自明である。 本手法は,ダイナミックな衣料人体に高精細な画質で,最先端のフォトリアリスティックなノベルビューレンダリングを実現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.67181672412564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a novel clothed human reconstruction method called GaussianBody, based on 3D Gaussian Splatting. Compared with the costly neural radiance based models, 3D Gaussian Splatting has recently demonstrated great performance in terms of training time and rendering quality. However, applying the static 3D Gaussian Splatting model to the dynamic human reconstruction problem is non-trivial due to complicated non-rigid deformations and rich cloth details. To address these challenges, our method considers explicit pose-guided deformation to associate dynamic Gaussians across the canonical space and the observation space, introducing a physically-based prior with regularized transformations helps mitigate ambiguity between the two spaces. During the training process, we further propose a pose refinement strategy to update the pose regression for compensating the inaccurate initial estimation and a split-with-scale mechanism to enhance the density of regressed point clouds. The experiments validate that our method can achieve state-of-the-art photorealistic novel-view rendering results with high-quality details for dynamic clothed human bodies, along with explicit geometry reconstruction.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,3次元ガウシアンスプレイティングをベースとした,ガウシアンボディと呼ばれる新しい布地復元手法を提案する。 3D Gaussian Splattingは、高価なニューラルラディアンスベースモデルと比較して、トレーニング時間とレンダリング品質の点で、最近優れたパフォーマンスを示している。 しかし, 動的復元問題に対する静的な3次元ガウススティングモデルの適用は, 複雑な非剛性変形とリッチな布の細部により容易ではない。 これらの課題に対処するため,本手法では,標準空間と観測空間をまたいで動的ガウスを関連付けるために,明示的なポーズ誘導変形を考える。 訓練中,不正確な初期推定を補償するためのポーズ回帰を更新するポーズ改善戦略と,回帰点雲の密度を高めるためのスプリット・ア・スケール機構を提案する。 提案手法は, ダイナミックな布を被る人体に対して, 鮮明な幾何学的再構成とともに, 高品質な細部を施した, 最先端のフォトリアリスティックなノベルビューレンダリングを実現できることを示す。

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