論文の概要: ANIM: Accurate Neural Implicit Model for Human Reconstruction from a single RGB-D image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10357v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 14:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 16:41:56.954812
• Title: ANIM: Accurate Neural Implicit Model for Human Reconstruction from a single RGB-D image
• Title（参考訳）: ANIM:1枚のRGB-D画像からの人体再構成のための正確なニューラルインシシットモデル
• Authors: Marco Pesavento, Yuanlu Xu, Nikolaos Sarafianos, Robert Maier, Ziyan Wang, Chun-Han Yao, Marco Volino, Edmond Boyer, Adrian Hilton, Tony Tung,
• Abstract要約: ANIMは単視点RGB-D画像から任意の3次元形状を前例のない精度で再構成する新しい手法である。 我々のモデルは、深度情報を活用するためにピクセル整列とボクセル整列の両方の機能から幾何学的詳細を学習する。 実験によると、ANIMはRGB、表面正規、ポイントクラウド、RGB-Dデータを入力として使用する最先端の作業よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.03212588672639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in human shape learning, shows that neural implicit models are effective in generating 3D human surfaces from limited number of views, and even from a single RGB image. However, existing monocular approaches still struggle to recover fine geometric details such as face, hands or cloth wrinkles. They are also easily prone to depth ambiguities that result in distorted geometries along the camera optical axis. In this paper, we explore the benefits of incorporating depth observations in the reconstruction process by introducing ANIM, a novel method that reconstructs arbitrary 3D human shapes from single-view RGB-D images with an unprecedented level of accuracy. Our model learns geometric details from both multi-resolution pixel-aligned and voxel-aligned features to leverage depth information and enable spatial relationships, mitigating depth ambiguities. We further enhance the quality of the reconstructed shape by introducing a depth-supervision strategy, which improves the accuracy of the signed distance field estimation of points that lie on the reconstructed surface. Experiments demonstrate that ANIM outperforms state-of-the-art works that use RGB, surface normals, point cloud or RGB-D data as input. In addition, we introduce ANIM-Real, a new multi-modal dataset comprising high-quality scans paired with consumer-grade RGB-D camera, and our protocol to fine-tune ANIM, enabling high-quality reconstruction from real-world human capture.
• Abstract（参考訳）: 人間の形状学習の最近の進歩は、ニューラル暗黙のモデルが、限られた数のビューから、さらには単一のRGB画像から3次元の人間の表面を生成するのに効果的であることを示している。 しかし、既存の単分子的アプローチは、顔、手、布のしわなどの細かい幾何学的詳細を回復するのに依然として苦労している。 また、カメラの光学軸に沿って歪んだジオメトリーをもたらす奥行きの曖昧さも容易に生じやすい。 本稿では,単視点RGB-D画像から任意の3次元形状を復元する新しい手法であるANIMを導入することにより,復元過程に深度観測を取り入れることのメリットを検討する。 本モデルでは, 深度情報を活用し, 空間的関係を緩和し, 奥行きの曖昧さを緩和するために, 多解像度画素整列とボクセル整列の両特徴から幾何学的詳細を学習する。 再建面上に位置する点の符号付き距離場推定の精度を向上させる深度スーパービジョン戦略を導入することにより、再建形状の質をさらに向上する。 実験によると、ANIMはRGB、表面正規、ポイントクラウド、RGB-Dデータを入力として使用する最先端の作業よりも優れている。 さらに、コンシューマグレードのRGB-Dカメラと組み合わせた高品質なスキャンを含む新しいマルチモーダルデータセットであるANIM-Realと、ANIMを微調整するためのプロトコルを導入し、現実世界の人間の捕獲から高品質な再構築を可能にする。

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