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學(xué)習(xí)重建 3D 服裝對(duì)于在不同姿勢(shì)穿著不同形狀的 3D 人體非常重要。以前的工作通常依賴(lài)于 2D 圖像作為輸入，但是會(huì)受到尺度和姿勢(shì)模糊的影響。為了規(guī)避由 2D 圖像引起的問(wèn)題，提出了一個(gè)原則性框架 Garment4D，該框架使用穿著人體的 3D 點(diǎn)云序列進(jìn)行服裝重建。 Garment4D 具有三個(gè)專(zhuān)用步驟：順序服裝配準(zhǔn)、規(guī)范服裝估計(jì)和姿勢(shì)服裝重建。主要挑戰(zhàn)有兩個(gè)：1) 有效的 3D 特征學(xué)習(xí)細(xì)節(jié)，2) 捕捉由服裝與人體相互作用引起的服裝動(dòng)態(tài)，尤其是裙子等寬松服裝。為了解決這些問(wèn)題，我們引入了一種新穎的提議引導(dǎo)的分層特征網(wǎng)絡(luò)和迭代圖卷積網(wǎng)絡(luò)，它們集成了高級(jí)語(yǔ)義特征和低級(jí)幾何特征以進(jìn)行精細(xì)細(xì)節(jié)重建。此外我們提出了一種用于平滑服裝運(yùn)動(dòng)捕捉的時(shí)間變換器。與非參數(shù)方法不同，我們的方法重建的服裝網(wǎng)格與人體可分離并且具有很強(qiáng)的可解釋性，這對(duì)于下游任務(wù)是可取的。作為這項(xiàng)任務(wù)的第一次嘗試，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)定性和定量地說(shuō)明了本項(xiàng)研究具有高質(zhì)量的重建結(jié)果。

代碼鏈接:?

https://github.com/hongfz16/Garment4D

論文鏈接:

https://arxiv.org/abs/2104.0

項(xiàng)目主頁(yè):

https://hongfz16.github.io/projects/Garment4D.html

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筆記：

《智能革命》《人工智能》《AI?未來(lái)》《好好賺錢(qián)》《韭菜的自我修養(yǎng)》讀書(shū)筆記

行業(yè)：?

服務(wù)機(jī)器人公司，機(jī)器視覺(jué)公司，自動(dòng)駕駛公司，ADAS公司總結(jié)，?

SLAM：