《ARCH++: Animation-Ready Clothed Human Reconstruction Revisited》
我们提出了一种基于图像的方法ARCH++，用于重建具有任意服装风格的3D人体。我们重建人体在输入视图的可见区域和不可见区域都是动画就绪且高度逼真的。虽然先前的工作显示了重建各种拓扑结构的可动画穿着人具有巨大的前景，但我们观察到存在导致次优重建质量的基本限制。在本文中，我们回顾了基于图像的人体重建的主要步骤，并用ARCH++解决了其局限性。首先，我们介绍了一种基于端到端点的几何编码器，以更好地描述底层3D人体的语义，取代以前手工制作的功能。其次，为了解决典型姿势下穿着衣服的人的拓扑变化引起的占有率模糊问题，我们提出了一个具有跨空间一致性的共同监督框架来联合估计姿势空间和典型空间中的占有率。最后，我们使用图像到图像的转换网络进一步细化重构曲面上的细节几何和纹理，从而提高任意视点的保真度和一致性。在实验中，我们展示了在重建质量和真实性方面，在公共基准和用户研究方面的最新进展。
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《HoloPose: Holistic 3D Human Reconstruction In-The-Wild》
介绍了一种单目三维人体整体重建方法HoloPose。我们首先介绍一种基于零件的三维模型参数回归模型，该模型允许我们的方法在野外操作，处理严重的遮挡和较大的姿势变化。我们进一步训练一个包含二维、三维和密集姿态估计的多任务网络来驱动三维重建任务。为此，我们引入了一种迭代优化方法，该方法将2D/3D关节位置和DensePose的基于模型的3D估计值与CNN提供的基于图像的对应值对齐，通过自底向上的CNN处理，实现了基于模型的全局一致性和高空间精度。我们在具有挑战性的基准上验证了我们的贡献，表明我们的方法允许我们在野外以10fps以上的速度运行时，同时获得准确的关节和三维曲面估计。http://arielai.com/holopose
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