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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2501.01589 (cs)
[提交于 2025年1月3日 ]

标题: D$^3$-人类:单目视频中的动态解耦数字人类

标题: D$^3$-Human: Dynamic Disentangled Digital Human from Monocular Video

Authors:Honghu Chen, Bo Peng, Yunfan Tao, Juyong Zhang
摘要: 我们引入了D$^3$-Human,一种从单目视频中重建动态解耦数字人类几何的方法。 过去的单目视频人体重建主要集中在重建未解耦的着装人体或仅重建衣物,这使得直接应用于动画制作等应用变得困难。 重建解耦衣物和身体的挑战在于衣物覆盖身体造成的遮挡。 为此,在重建过程中必须确保可见区域的细节和不可见区域的合理性。 我们提出的方法结合显式和隐式表示来建模解耦的着装人体,利用显式表示的鲁棒性和隐式表示的灵活性。 具体来说,我们将可见区域重建为SDF,并提出一种新颖的人体流形有符号距离场(hmSDF)来分割可见衣物和可见身体,然后合并可见和不可见的身体。 大量实验结果表明,与现有重建方案相比,D$^3$-Human可以实现穿着不同衣物的人体的高质量解耦重建,并可直接应用于衣物迁移和动画制作。
摘要: We introduce D$^3$-Human, a method for reconstructing Dynamic Disentangled Digital Human geometry from monocular videos. Past monocular video human reconstruction primarily focuses on reconstructing undecoupled clothed human bodies or only reconstructing clothing, making it difficult to apply directly in applications such as animation production. The challenge in reconstructing decoupled clothing and body lies in the occlusion caused by clothing over the body. To this end, the details of the visible area and the plausibility of the invisible area must be ensured during the reconstruction process. Our proposed method combines explicit and implicit representations to model the decoupled clothed human body, leveraging the robustness of explicit representations and the flexibility of implicit representations. Specifically, we reconstruct the visible region as SDF and propose a novel human manifold signed distance field (hmSDF) to segment the visible clothing and visible body, and then merge the visible and invisible body. Extensive experimental results demonstrate that, compared with existing reconstruction schemes, D$^3$-Human can achieve high-quality decoupled reconstruction of the human body wearing different clothing, and can be directly applied to clothing transfer and animation.
评论: 项目页面:https://ustc3dv.github.io/D3Human/
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 图形学 (cs.GR)
引用方式: arXiv:2501.01589 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2501.01589v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.01589
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Honghu Chen [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 1 月 3 日 00:58:35 UTC (4,106 KB)
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