論文の概要: ReWeaver: Towards Simulation-Ready and Topology-Accurate Garment Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16672v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 11:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.669619
• Title: ReWeaver: Towards Simulation-Ready and Topology-Accurate Garment Reconstruction
• Title（参考訳）: ReWeaver: シミュレーション対応とトポロジー対応のガーメント再構築に向けて
• Authors: Ming Li, Hui Shan, Kai Zheng, Chentao Shen, Siyu Liu, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang,
• Abstract要約: ReWeaverは、粗いマルチビューRGB画像からトポロジー精度の高い3D衣服と縫製パターンを再構築するための新しいフレームワークである。 我々は,多視点RGB画像,3次元衣服幾何学,テクスチャ化された人体メッシュ,注釈付き縫製パターンからなる大規模データセットGCD-TSを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.919669263399534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-quality 3D garment reconstruction plays a crucial role in mitigating the sim-to-real gap in applications such as digital avatars, virtual try-on and robotic manipulation. However, existing garment reconstruction methods typically rely on unstructured representations, such as 3D Gaussian Splats, struggling to provide accurate reconstructions of garment topology and sewing structures. As a result, the reconstructed outputs are often unsuitable for high-fidelity physical simulation. We propose ReWeaver, a novel framework for topology-accurate 3D garment and sewing pattern reconstruction from sparse multi-view RGB images. Given as few as four input views, ReWeaver predicts seams and panels as well as their connectivities in both the 2D UV space and the 3D space. The predicted seams and panels align precisely with the multi-view images, yielding structured 2D--3D garment representations suitable for 3D perception, high-fidelity physical simulation, and robotic manipulation. To enable effective training, we construct a large-scale dataset GCD-TS, comprising multi-view RGB images, 3D garment geometries, textured human body meshes and annotated sewing patterns. The dataset contains over 100,000 synthetic samples covering a wide range of complex geometries and topologies. Extensive experiments show that ReWeaver consistently outperforms existing methods in terms of topology accuracy, geometry alignment and seam-panel consistency.
• Abstract（参考訳）: 高品質な3D衣服の再構築は、デジタルアバター、バーチャルトライオン、ロボット操作などの応用において、シム・トゥ・リアルのギャップを緩和する上で重要な役割を担っている。 しかし、既存の衣服の復元法は一般的に3Dガウススプレートのような非構造的表現に依存しており、衣服のトポロジーや縫製構造の正確な再構築に苦慮している。 その結果、再構成された出力は高忠実度物理シミュレーションには適さないことが多い。 本稿では,多視点RGB画像からトポロジ精度の高い3次元衣料と縫製パターンを復元する新しいフレームワークであるReWeaverを提案する。 入力ビューは4つまでだが、ReWeaverは2D UV空間と3D空間の接続性だけでなく、シームやパネルも予測する。 予測されたシームとパネルは、多視点画像と正確に一致し、3次元知覚、高忠実度物理シミュレーション、ロボット操作に適した構造化された2D-3Dの衣服表現が得られる。 効果的なトレーニングを実現するため,多視点RGB画像,3次元衣服幾何学,テクスチャ化された人体メッシュ,注釈付き縫製パターンからなる大規模データセットGCD-TSを構築した。 このデータセットは、幅広い複雑な地形と地形をカバーする10,000以上の合成サンプルを含んでいる。 大規模な実験により、ReWeaverはトポロジの正確性、幾何の整合性、シーム・パネルの整合性の観点から、既存の手法よりも一貫して優れていることが示された。

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