論文の概要: GarmageNet: A Dataset and Scalable Representation for Generic Garment Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01483v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 08:37:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.282574
• Title: GarmageNet: A Dataset and Scalable Representation for Generic Garment Modeling
• Title（参考訳）: GarmageNet:ジェネリックガーメントモデリングのためのデータセットとスケーラブルな表現
• Authors: Siran Li, Ruiyang Liu, Chen Liu, Zhendong Wang, Gaofeng He, Yong-Lu Li, Xiaogang Jin, Huamin Wang,
• Abstract要約: Garmageは、複雑な多層衣服のためのニューラルネットワークとCGフレンドリーな表現である。 GarmageNetは、ボディコンフォーミング初期ジオメトリーと複雑な縫製パターンを備えた詳細な衣服を製造している。 工業標準、大規模、高忠実な衣服データセットをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.086617193645022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity garment modeling remains challenging due to the lack of large-scale, high-quality datasets and efficient representations capable of handling non-watertight, multi-layer geometries. In this work, we introduce Garmage, a neural-network-and-CG-friendly garment representation that seamlessly encodes the accurate geometry and sewing pattern of complex multi-layered garments as a structured set of per-panel geometry images. As a dual-2D-3D representation, Garmage achieves an unprecedented integration of 2D image-based algorithms with 3D modeling workflows, enabling high fidelity, non-watertight, multi-layered garment geometries with direct compatibility for industrial-grade simulations.Built upon this representation, we present GarmageNet, a novel generation framework capable of producing detailed multi-layered garments with body-conforming initial geometries and intricate sewing patterns, based on user prompts or existing in-the-wild sewing patterns. Furthermore, we introduce a robust stitching algorithm that recovers per-vertex stitches, ensuring seamless integration into flexible simulation pipelines for downstream editing of sewing patterns, material properties, and dynamic simulations. Finally, we release an industrial-standard, large-scale, high-fidelity garment dataset featuring detailed annotations, vertex-wise correspondences, and a robust pipeline for converting unstructured production sewing patterns into GarmageNet standard structural assets, paving the way for large-scale, industrial-grade garment generation systems.
• Abstract（参考訳）: 非水密で多層構造を扱うことのできる大規模で高品質なデータセットや効率的な表現がないため、高忠実な衣服モデリングは依然として困難である。 本稿では、複雑な多層衣料の正確な形状と縫製パターンを、パネルごとの幾何学画像の構造化集合としてシームレスに符号化する、ニューラルネットワークとCGに親しみやすい衣服表現であるGarmageを紹介する。 デュアル2D-3D表現として、Garmageは2次元画像ベースアルゴリズムを3次元モデリングワークフローと前例のない統合を実現し、高い忠実性、非水密性、産業レベルのシミュレーションと直接互換性のある多層衣服のジオメトリを実現した。 さらに,本研究では,頂点間縫合を復元する頑健な縫合アルゴリズムを導入し,縫合パターン,材料特性,動的シミュレーションの下流編集のためのフレキシブルなシミュレーションパイプラインへのシームレスな統合を実現する。 最後に, 詳細な注釈, 頂点対応, 未構造化の縫製パターンをGarmageNetの標準構造に変換する堅牢なパイプラインを備えた, 工業標準, 大規模・高忠実な衣服データセットを公開し, 大規模・工業級の衣服生成システムへの道を開いた。

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