論文の概要: REACTO: Reconstructing Articulated Objects from a Single Video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11151v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 08:01:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 14:55:00.591126
- Title: REACTO: Reconstructing Articulated Objects from a Single Video
- Title（参考訳）: ReACTO: 単一のビデオからアーティキュレートされたオブジェクトを再構築する
- Authors: Chaoyue Song, Jiacheng Wei, Chuan-Sheng Foo, Guosheng Lin, Fayao Liu,
- Abstract要約: 関節の柔軟な変形を維持しつつ各部の剛性を向上する新しい変形モデルを提案する。
提案手法は, 従来よりも高忠実度な3D再構成を実現する上で, 従来の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.89760223391573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we address the challenge of reconstructing general articulated 3D objects from a single video. Existing works employing dynamic neural radiance fields have advanced the modeling of articulated objects like humans and animals from videos, but face challenges with piece-wise rigid general articulated objects due to limitations in their deformation models. To tackle this, we propose Quasi-Rigid Blend Skinning, a novel deformation model that enhances the rigidity of each part while maintaining flexible deformation of the joints. Our primary insight combines three distinct approaches: 1) an enhanced bone rigging system for improved component modeling, 2) the use of quasi-sparse skinning weights to boost part rigidity and reconstruction fidelity, and 3) the application of geodesic point assignment for precise motion and seamless deformation. Our method outperforms previous works in producing higher-fidelity 3D reconstructions of general articulated objects, as demonstrated on both real and synthetic datasets. Project page: https://chaoyuesong.github.io/REACTO.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,1つのビデオから一般的な3Dオブジェクトを再構成することの課題に対処する。
動的神経放射場を用いた既存の研究は、ビデオから人間や動物のような関節のある物体のモデリングを進めてきたが、変形モデルに制限があるため、断片的に剛性のある一般的な関節のある物体との課題に直面している。
そこで我々は, 関節の柔軟な変形を維持しつつ, 各部の剛性を向上する新しい変形モデルである, 準リジッド・ブレンドスキニングを提案する。
私たちの主要な洞察は3つの異なるアプローチを組み合わせています。
1 部品モデリングの改善のための強化骨リギングシステム
2 部分剛性及び補修忠実性を高めるための準スパーススキニングウェイトの使用、及び
3) 精密な動きとシームレスな変形に対する測地点割り当ての適用
提案手法は, 実データと合成データの両方で示されるように, 従来よりも高忠実度な3D再構成を実現する上で, これまでの成果よりも優れていた。
プロジェクトページ: https://chaoyuesong.github.io/REACTO.com
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