論文の概要: Generalizable Human Gaussians from Single-View Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06050v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 06:38:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 14:46:46.903546
• Title: Generalizable Human Gaussians from Single-View Image
• Title（参考訳）: 単一視点画像からの一般人ガウス
• Authors: Jinnan Chen, Chen Li, Jianfeng Zhang, Hanlin Chen, Buzhen Huang, Gim Hee Lee,
• Abstract要約: 単一画像からの3次元人体モデリングのための拡散誘導フレームワークであるHGM(Single-view Generalizable Human Gaussian Model)を提案する。 観察されていない視点を幻覚させる効果はあるが、このアプローチは監督の欠如により非現実的な人間のポーズや形を生み出す可能性がある。 公開データセットに対する我々のアプローチを検証し、PSNRとSSIMの点で最先端の手法を大幅に上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.712838657788566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we tackle the task of learning generalizable 3D human Gaussians from a single image. The main challenge for this task is to recover detailed geometry and appearance, especially for the unobserved regions. To this end, we propose single-view generalizable Human Gaussian model (HGM), a diffusion-guided framework for 3D human modeling from a single image. We design a diffusion-based coarse-to-fine pipeline, where the diffusion model is adapted to refine novel-view images rendered from a coarse human Gaussian model. The refined images are then used together with the input image to learn a refined human Gaussian model. Although effective in hallucinating the unobserved views, the approach may generate unrealistic human pose and shapes due to the lack of supervision. We circumvent this problem by further encoding the geometric priors from SMPL model. Specifically, we propagate geometric features from SMPL volume to the predicted Gaussians via sparse convolution and attention mechanism. We validate our approach on publicly available datasets and demonstrate that it significantly surpasses state-of-the-art methods in terms of PSNR and SSIM. Additionally, our method exhibits strong generalization for in-the-wild images.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,1つの画像から一般化可能な3次元ガウシアンを学習する作業に取り組む。 このタスクの主な課題は、特に観測されていない領域において、詳細な幾何学と外観を回復することである。 この目的のために, 単一画像からの3次元人体モデリングのための拡散誘導フレームワークであるHGM(Single-view Generalizable Human Gaussian Model)を提案する。 本研究では, 拡散モデルを用いて, 粗い人間のガウスモデルから表現された新しいビュー画像を洗練するための拡散に基づく粗いパイプラインを設計する。 次に、洗練された画像と入力画像とを併用して、洗練された人間のガウスモデルを学ぶ。 観察されていない視点を幻覚させる効果はあるが、このアプローチは監督の欠如により非現実的な人間のポーズや形を生み出す可能性がある。 SMPLモデルから幾何学的先行情報をさらにエンコードすることでこの問題を回避する。 具体的には,SMPL体積の幾何学的特徴を,スパース畳み込みとアテンション機構によって予測されたガウシアンに伝達する。 公開データセットに対する我々のアプローチを検証し、PSNRとSSIMの点で最先端の手法を大幅に上回っていることを示す。 さらに,本手法では,画像の高精細化を図っている。

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