論文の概要: PhysAvatar: Learning the Physics of Dressed 3D Avatars from Visual Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04421v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 21:44:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 21:18:18.381633
- Title: PhysAvatar: Learning the Physics of Dressed 3D Avatars from Visual Observations
- Title（参考訳）: PhysAvatar:視覚観察から3Dアバターの物理を学ぶ
- Authors: Yang Zheng, Qingqing Zhao, Guandao Yang, Wang Yifan, Donglai Xiang, Florian Dubost, Dmitry Lagun, Thabo Beeler, Federico Tombari, Leonidas Guibas, Gordon Wetzstein,
- Abstract要約: 逆レンダリングと逆物理を組み合わせた新しいフレームワークであるPhysAvatarを導入し、人間の形や外観を自動的に推定する。
PhysAvatarは、トレーニングデータに見られない動きや照明条件の下で、ゆったりした服を着たアバターを再構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.14943588289551
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling and rendering photorealistic avatars is of crucial importance in many applications. Existing methods that build a 3D avatar from visual observations, however, struggle to reconstruct clothed humans. We introduce PhysAvatar, a novel framework that combines inverse rendering with inverse physics to automatically estimate the shape and appearance of a human from multi-view video data along with the physical parameters of the fabric of their clothes. For this purpose, we adopt a mesh-aligned 4D Gaussian technique for spatio-temporal mesh tracking as well as a physically based inverse renderer to estimate the intrinsic material properties. PhysAvatar integrates a physics simulator to estimate the physical parameters of the garments using gradient-based optimization in a principled manner. These novel capabilities enable PhysAvatar to create high-quality novel-view renderings of avatars dressed in loose-fitting clothes under motions and lighting conditions not seen in the training data. This marks a significant advancement towards modeling photorealistic digital humans using physically based inverse rendering with physics in the loop. Our project website is at: https://qingqing-zhao.github.io/PhysAvatar
- Abstract（参考訳）: フォトリアリスティックアバターのモデリングとレンダリングは多くのアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
しかし、視覚的な観察から3Dアバターを作る既存の方法では、服を着た人間の再構築に苦労している。
逆レンダリングと逆物理を組み合わせた新しいフレームワークであるPhysAvatarを導入し、多視点ビデオデータから人間の形状と外観を、衣服の物理パラメータとともに自動的に推定する。
この目的のために,時空間メッシュトラッキングのためのメッシュ整列4Dガウス手法と,物理的にベースとした逆レンダラーを採用し,本質的な材料特性を推定する。
PhysAvatarは物理シミュレータを統合して、勾配に基づく最適化を原理的に用いた衣服の物理パラメータを推定する。
これらの新しい能力により、PhysAvatarは、トレーニングデータに見られない動きや照明条件の下で、ゆるい服を着たアバターの高品質なノベルビューレンダリングを作成することができる。
これは、物理に基づく逆レンダリングをループ内の物理で行うことによって、フォトリアリスティックなデジタル人間をモデル化するための大きな進歩となる。
プロジェクトのWebサイトは以下の通り。
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