作者 | ADFeed 编辑 | ADFeed
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GarVerseLOD: High-Fidelity 3D Garment Reconstruction from a Single In-the-Wild Image using a Dataset with Levels of Details
介绍：
https://garverselod.github.io/
论文：
https://arxiv.org/abs/2411.03047v1
GarVerseLOD 是一个创新的3D服装重建框架，它能够从单张野外图像中高保真度地重建出3D服装。
该框架依托于一个同名的大规模数据集，其中包含了6000个由专业艺术家手工制作的、涵盖5种常见服装类别的高质量3D服装模型。GarVerseLOD 数据集的特点是其层次化的细节设计，即从无细节的风格化形状到具有像素级对齐细节的姿势混合服装，这种设计使得学习任务变得更加可行，并提高了模型对复杂服装变形和细粒度几何细节的捕捉能力。
研究中的方法论采用了一种从粗到细的重建策略，通过结合线性混合蒙皮（LBS）和隐式服装表示，逐步精细化服装的几何形状和变形。此外，研究还提出了一种新颖的数据模拟流程，利用条件扩散模型生成与3D服装模型配对的逼真图像，进一步提升了模型对野外图像的泛化能力。实验结果表明，GarVerseLOD在重建质量和鲁棒性方面均优于现有的服装重建方法。
技术解读
本研究的思路是利用一个名为GarVerseLOD的新型数据集和框架，从单张野外图像中高保真度地重建3D服装。这一技术通过结合深度学习和传统的计算机图形学方法，实现了从粗略的服装形状估计到精细的服装细节恢复的全过程。
GarVerseLOD 框架的处理过程包括以下关键步骤：
首先，基于输入的单张图像，使用统计模型和卷积神经网络估计服装的粗略形状；
其次，通过隐式函数和法线图预测服装的精细几何细节；
然后，结合2D图像特征和3D几何特征，预测服装边界；
最后，通过非刚性迭代最近点（ICP）算法将粗略服装模型与精细服装细节对齐，生成具有正确拓扑结构的最终服装网格。
其技术特点包括数据集的层次化设计，能够捕捉从风格化形状到复杂变形的服装细节；使用条件扩散模型生成逼真的配对图像，增强模型泛化能力；以及结合LBS和隐式表示的方法，提高了服装重建的准确性和鲁棒性。
GarVerseLOD 技术能够从单张图像中重建出具有复杂变形和细粒度几何细节的高保真度3D服装，这对于服装设计、虚拟试衣、电影和游戏制作等领域具有重要的应用前景。随着技术的进一步发展和数据集的扩展，预计该技术将在3D建模和虚拟现实等领域发挥更大的作用，推动相关行业的创新和发展。
论文解读
摘要
提出了GarVerseLOD数据集和框架，用于从单张穿着人物的图片中恢复不同层次的服装细节。
数据集包含6000个由专业艺术家手工制作的高质量服装模型，涵盖5种常见类别。
框架能够生成与输入图像对齐的高保真度3D独立服装网格。
引言
高质量3D服装模型对于多种应用至关重要，如视觉效果、物理模拟和VR/AR远程存在。
现有方法在从单张图像中重建高保真度3D服装时面临挑战。
相关工作
3D人体重建技术的最新进展。
3D服装重建的挑战，包括基于线性混合蒙皮（LBS）的方法和基于特征线的方法。
现有3D服装数据集的局限性。
数据集
GarVerseLOD数据集的特点：广泛的多样性、细节层次、拓扑一致性和大量的配对数据。
LOD服装制作流程，包括服装风格数据库、局部细节数据库和服装变形数据库的构建。
生成逼真的配对图像的流程，使用条件扩散模型将纹理渲染转换为具有多样性外观的照片。
方法
给定RGB图像，方法首先估计粗略的显式服装形状，然后从隐式函数中恢复几何细节，以获得具有封闭边界的精细服装网格。
结合2D图像和3D精细服装预测服装边界。
通过3D边界对齐将粗略形状与精细服装网格结合，生成具有开放边界的目标服装网格。
实验
使用合成数据集进行训练和测试，使用Chamfer距离、法线一致性和交并比（IoU）等指标进行定量比较。
与现有单视图服装重建方法的比较研究，包括BCNet、ClothWild、DeepFashion3D和ReEF。
对边界预测、数据、粗略服装估计和隐式表示的消融研究。
结论
GarVerseLOD数据集和框架能够从单视图图像中重建具有各种形状和细粒度变形的服装，展现出对现有技术的优越泛化能力。
讨论了方法的局限性，包括在重建具有复杂拓扑结构的服装时可能遇到的挑战。
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