論文の概要: Generative Human Geometry Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01448v3
• Date: Sun, 05 Oct 2025 07:16:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:09.446861
• Title: Generative Human Geometry Distribution
• Title（参考訳）: 生成的人体形状分布
• Authors: Xiangjun Tang, Biao Zhang, Peter Wonka,
• Abstract要約: 我々は、最近提案された、高忠実度で単一の人間の幾何学をモデル化可能な、幾何学的分布に基づいて構築する。 本稿では,ネットワークパラメータではなく2次元特徴写像として分布を符号化する手法と,ガウスではなく領域としてSMPLモデルを提案する。 実験の結果,提案手法は既存の最先端手法よりも優れており,幾何学的品質が57%向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.58025398670139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Realistic human geometry generation is an important yet challenging task, requiring both the preservation of fine clothing details and the accurate modeling of clothing-body interactions. To tackle this challenge, we build upon Geometry distributions, a recently proposed representation that can model a single human geometry with high fidelity using a flow matching model. However, extending a single-geometry distribution to a dataset is non-trivial and inefficient for large-scale learning. To address this, we propose a new geometry distribution model by two key techniques: (1) encoding distributions as 2D feature maps rather than network parameters, and (2) using SMPL models as the domain instead of Gaussian and refining the associated flow velocity field. We then design a generative framework adopting a two staged training paradigm analogous to state-of-the-art image and 3D generative models. In the first stage, we compress geometry distributions into a latent space using a diffusion flow model; the second stage trains another flow model on this latent space. We validate our approach on two key tasks: pose-conditioned random avatar generation and avatar-consistent novel pose synthesis. Experimental results demonstrate that our method outperforms existing state-of-the-art methods, achieving a 57% improvement in geometry quality.
• Abstract（参考訳）: リアルな人間の幾何生成は重要な課題であり、衣服の詳細の保存と衣服と身体の相互作用の正確なモデリングの両方を必要とする。 この課題に対処するために、フローマッチングモデルを用いて、高忠実度で単一の人間の幾何学をモデル化可能な、最近提案されたGeometry distributionsを基盤として構築する。 しかし、単一幾何学分布をデータセットに拡張することは、大規模学習では非自明で非効率である。 そこで本研究では,(1)分布をネットワークパラメータではなく2次元特徴写像として符号化すること,(2)ガウスではなくSMPLモデルを領域として用いること,および関連する流速場を改良すること,の2つの主要な手法により,新しい幾何学分布モデルを提案する。 次に、最先端画像と3D生成モデルに類似した2段階の訓練パラダイムを取り入れた生成フレームワークを設計する。 第1段階では拡散流モデルを用いて幾何学的分布を潜伏空間に圧縮し,第2段階はこの潜伏空間上で別の流れモデルを訓練する。 本研究では,ポーズ条件付きランダムなアバター生成とアバター一貫性のある新規ポーズ合成という2つの重要な課題に対するアプローチを検証する。 実験の結果,提案手法は既存の最先端手法よりも優れており,幾何学的品質が57%向上していることがわかった。

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