Multi-Layered Unseen Garments Draping Network

要約

タイトル：多層の未知の衣服をドレーピングするためのマルチレイヤー未見衣服ドレーピングネットワーク

要約：
– 3Dモデルが着用する衣服の外観をシミュレートするAIベースのドレーピングネットワークは、最近大幅に進化していますが、多層の衣服の取り扱いは依然として課題です。
– 本論文は、トレーニングプロセス中に見たことのない多層の衣服をドレーピングするためのモデルを提供します。
– 本提案フレームワークは、衣服の埋め込み、単層の衣服ドレーピング、解きほぐしの3つの段階で構成されます。
– モデルは、人体モデルの$ UV $マップに衣服をマッピングすることによって、衣服のトポロジカル構造に関係なく衣服を表現できます。
– 一層の衣服をドレーピングする段階では、モデルは互いの間の相互作用を考慮せずに、各層内のすべての衣服を順次ボディにドレーピングします。
– 解きほぐし段階では、GNNベースのネットワークを使用して、異なる層の衣服の間の相互作用をモデリングし、複雑な多層の衣服をシミュレートすることができます。
– 提案されたモデルは、多様な人体形状やポーズの未知の合成および実際の衣服再構築データにおいて、強力な性能を示します。

要約(オリジナル)

While recent AI-based draping networks have significantly advanced the ability to simulate the appearance of clothes worn by 3D human models, the handling of multi-layered garments remains a challenging task. This paper presents a model for draping multi-layered garments that are unseen during the training process. Our proposed framework consists of three stages: garment embedding, single-layered garment draping, and untangling. The model represents a garment independent to its topological structure by mapping it onto the $UV$ map of a human body model, allowing for the ability to handle previously unseen garments. In the single-layered garment draping phase, the model sequentially drapes all garments in each layer on the body without considering interactions between them. The untangling phase utilizes a GNN-based network to model the interaction between the garments of different layers, enabling the simulation of complex multi-layered clothing. The proposed model demonstrates strong performance on both unseen synthetic and real garment reconstruction data on a diverse range of human body shapes and poses.

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arxiv.jp, OpenAI