SynBody: Synthetic Dataset with Layered Human Models for 3D Human Perception and Modeling

要約

タイトル：SynBody：3D人間の認識とモデリングのための層状人間モデルを使用したシンセティック・データセット

要約：

– シンセティック・データは、大規模な人間データセットに低コストでアクセスできるため、3D人間研究において有望な情報源として現れている。
– 人間モデルの多様性と注釈の品質を向上させるために、新しいシンセティック・データセット「Synbody」を導入する。
– Synbodyには、 魅力的な3つの特徴がある。1）多様な被験者を生成できる衣服付きパラメトリック人間モデル、2）自然に高品質の3Dアノテーションを提供するレイヤード人間表現、3）現実のタスクを支援する現実的なデータを生成するためのスケーラブルなシステム。
– Synbodyは、10000個の人間ボディモデル、1000個のアクション、さまざまな視点をカバーする1.7M枚の画像とそれらに対応する正確な3Dアノテーションから構成される。
– データセットには、人間メッシュ回復と人間ニューラルレンダリングの2つのサブセットが含まれている。
– SynBody上の詳細な実験により、SMPLおよびSMPL-Xの推定を大幅に向上させることが示された。
– さらに、レイヤー状のアノテーションの組み込みは、人間ニューラル輝度場（NeRF）の調査のための有用な訓練リソースを提供する。

要約(オリジナル)

Synthetic data has emerged as a promising source for 3D human research as it offers low-cost access to large-scale human datasets. To advance the diversity and annotation quality of human models, we introduce a new synthetic dataset, Synbody, with three appealing features: 1) a clothed parametric human model that can generate a diverse range of subjects; 2) the layered human representation that naturally offers high-quality 3D annotations to support multiple tasks; 3) a scalable system for producing realistic data to facilitate real-world tasks. The dataset comprises 1.7M images with corresponding accurate 3D annotations, covering 10,000 human body models, 1000 actions, and various viewpoints. The dataset includes two subsets for human mesh recovery as well as human neural rendering. Extensive experiments on SynBody indicate that it substantially enhances both SMPL and SMPL-X estimation. Furthermore, the incorporation of layered annotations offers a valuable training resource for investigating the Human Neural Radiance Fields (NeRF).

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arxiv.jp, OpenAI