論文の概要: Efficient Neural Implicit Representation for 3D Human Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17741v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 10:16:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:48.921417
• Title: Efficient Neural Implicit Representation for 3D Human Reconstruction
• Title（参考訳）: 3次元再構成のための効率的なニューラルインシシット表現法
• Authors: Zexu Huang, Sarah Monazam Erfani, Siying Lu, Mingming Gong,
• Abstract要約: 従来の3次元の人間の動きを再構築するには、高価なハードウェアを使う必要があり、高い処理コストがかかる。 本研究では,モノクラービデオソースから正確な人間のアバターを効率的に再構築する革新的アプローチであるHumanAvatarを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.241511336562844
• License:
• Abstract: High-fidelity digital human representations are increasingly in demand in the digital world, particularly for interactive telepresence, AR/VR, 3D graphics, and the rapidly evolving metaverse. Even though they work well in small spaces, conventional methods for reconstructing 3D human motion frequently require the use of expensive hardware and have high processing costs. This study presents HumanAvatar, an innovative approach that efficiently reconstructs precise human avatars from monocular video sources. At the core of our methodology, we integrate the pre-trained HuMoR, a model celebrated for its proficiency in human motion estimation. This is adeptly fused with the cutting-edge neural radiance field technology, Instant-NGP, and the state-of-the-art articulated model, Fast-SNARF, to enhance the reconstruction fidelity and speed. By combining these two technologies, a system is created that can render quickly and effectively while also providing estimation of human pose parameters that are unmatched in accuracy. We have enhanced our system with an advanced posture-sensitive space reduction technique, which optimally balances rendering quality with computational efficiency. In our detailed experimental analysis using both artificial and real-world monocular videos, we establish the advanced performance of our approach. HumanAvatar consistently equals or surpasses contemporary leading-edge reconstruction techniques in quality. Furthermore, it achieves these complex reconstructions in minutes, a fraction of the time typically required by existing methods. Our models achieve a training speed that is 110X faster than that of State-of-The-Art (SoTA) NeRF-based models. Our technique performs noticeably better than SoTA dynamic human NeRF methods if given an identical runtime limit. HumanAvatar can provide effective visuals after only 30 seconds of training.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度デジタル人間の表現は、特にインタラクティブテレプレゼンス、AR/VR、3Dグラフィックス、急速に進化するメタバースにおいて、デジタル世界でますます需要が高まっている。 小さな空間ではうまく機能するが、従来の3次元の人間の動きを再構築するには高価なハードウェアを使う必要があり、高い処理コストがかかる。 本研究では,モノクラービデオソースから正確な人間のアバターを効率的に再構築する革新的アプローチであるHumanAvatarを提案する。 提案手法のコアとなるHuMoRは,人間の動作推定に習熟したモデルである。 これは最先端の神経放射場技術であるInstant-NGPと最先端の関節モデルであるFast-SNARFと完全に融合し、再構築の忠実さと速度を高める。 これら2つの技術を組み合わせることで、人間のポーズパラメータを精度良く推定しながら、迅速かつ効果的にレンダリングできるシステムを構築する。 我々は、レンダリング品質と計算効率を最適にバランスさせる、高度に姿勢に敏感な空間縮小技術により、システムを強化した。 実世界と実世界の両方のモノクロビデオを用いた詳細な実験解析により,本手法の高度な性能を確立した。 ヒューマンアバターは、現代における最先端の復元技術と品質を一貫して同等または超越している。 さらに、これらの複雑な再構築を数分で達成し、既存の手法で必要とされる時間のごく一部を達成している。 我々のモデルは、State-of-The-Art (SoTA) NeRFベースモデルよりも110倍高速なトレーニング速度を実現する。 本手法は,同一のランタイム限界が与えられた場合,SoTA動的NeRF法よりも顕著に優れた性能を発揮する。 HumanAvatarは、30秒のトレーニングの後、効果的なビジュアルを提供することができる。

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