論文の概要: Disentangled Clothed Avatar Generation with Layered Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04631v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 17:27:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:55:51.281876
• Title: Disentangled Clothed Avatar Generation with Layered Representation
• Title（参考訳）: 層状表現を用いたアンタングル型アバター生成
• Authors: Weitian Zhang, Sijing Wu, Manwen Liao, Yichao Yan,
• Abstract要約: 衣服付きアバター生成は、仮想現実や拡張現実、映画製作などに広く応用されている。 従来は多種多様なデジタルアバターの生成に成功していたが、部品が絡み合わなかったアバターの生成は長年の課題であった。 本研究では,部品間距離の異なる布地アバターを生成するフィードフォワード拡散に基づく第1の方法であるLayerAvatarを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.775559930050691
• License:
• Abstract: Clothed avatar generation has wide applications in virtual and augmented reality, filmmaking, and more. Previous methods have achieved success in generating diverse digital avatars, however, generating avatars with disentangled components (\eg, body, hair, and clothes) has long been a challenge. In this paper, we propose LayerAvatar, the first feed-forward diffusion-based method for generating component-disentangled clothed avatars. To achieve this, we first propose a layered UV feature plane representation, where components are distributed in different layers of the Gaussian-based UV feature plane with corresponding semantic labels. This representation supports high-resolution and real-time rendering, as well as expressive animation including controllable gestures and facial expressions. Based on the well-designed representation, we train a single-stage diffusion model and introduce constrain terms to address the severe occlusion problem of the innermost human body layer. Extensive experiments demonstrate the impressive performances of our method in generating disentangled clothed avatars, and we further explore its applications in component transfer. The project page is available at: https://olivia23333.github.io/LayerAvatar/
• Abstract（参考訳）: 衣服付きアバター生成は、仮想現実や拡張現実、映画製作などに広く応用されている。 従来は多種多様なデジタルアバターの生成に成功していたが、部品が絡まったアバター(卵、体、毛髪、衣服)を生産することが長年の課題であった。 本稿では,部品間距離の異なるアバターを初めてフィードフォワード拡散法により生成するLayerAvatarを提案する。 そこで我々はまず,GussianベースのUV特徴平面の異なる層に,対応する意味ラベルを持つコンポーネントを分散したUV特徴平面表現を提案する。 この表現は高解像度でリアルタイムなレンダリングをサポートし、制御可能なジェスチャーや表情を含む表現力のあるアニメーションもサポートする。 そこで我々は, 十分に設計された表現に基づいて, 単一段階拡散モデルを訓練し, 内部の人体層における重篤な閉塞問題に対処するための制約項を導入する。 広汎な実験により,無絡布アバターの生成における本手法の顕著な性能を実証し,そのコンポーネント転送への応用について検討した。 プロジェクトページは、https://olivia23333.github.io/LayerAvatar/.com/で公開されている。

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