DressRecon

从单目视频重建时间一致的4D人体模型

普通产品生产力4D重建人体模型
DressRecon是一个用于从单目视频重建时间一致的4D人体模型的方法,专注于处理非常宽松的服装或手持物体交互。该技术结合了通用的人体先验知识(从大规模训练数据中学习得到)和针对单个视频的特定“骨骼袋”变形(通过测试时优化进行拟合)。DressRecon通过学习一个神经隐式模型来分离身体与服装变形,作为单独的运动模型层。为了捕捉服装的微妙几何形状,它利用基于图像的先验知识,如人体姿势、表面法线和光流,在优化过程中进行调整。生成的神经场可以提取成时间一致的网格,或者进一步优化为显式的3D高斯,以提高渲染质量和实现交互式可视化。DressRecon在包含高度挑战性服装变形和物体交互的数据集上,提供了比以往技术更高的3D重建保真度。
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