Human 3D Avatar Modeling with Implicit Neural Representation: A Brief Survey

要約

人間の 3D アバターはメタバースの重要な要素の 1 つであり、モデリング効果は人々の視覚体験に直接影響します。
ただし、人体は複雑なトポロジーと多様な詳細を備えているため、満足のいくモデルを構築するには、多くの場合、費用と時間と労力がかかります。
最近の研究では、新しい方法である暗黙的ニューラル表現が提案されています。これは連続表現方法であり、任意のトポロジーでオブジェクトを任意の解像度で記述することができます。
研究者たちは暗黙的ニューラル表現を人間の 3D アバター モデリングに適用し、従来の方法よりも優れた結果を得ました。
この論文では、人体モデリングにおける暗黙的ニューラル表現の応用を包括的にレビューします。
まず、占有場の 3 つの暗黙的表現、SDF、および NeRF を導入し、この論文で調査した文献を分類します。
次に、体、手、頭における陰的モデリング法の適用をそれぞれ比較および分析します。
最後に、現在の研究の欠点を指摘し、研究者に利用可能な提案を提供します。

要約(オリジナル)

A human 3D avatar is one of the important elements in the metaverse, and the modeling effect directly affects people’s visual experience. However, the human body has a complex topology and diverse details, so it is often expensive, time-consuming, and laborious to build a satisfactory model. Recent studies have proposed a novel method, implicit neural representation, which is a continuous representation method and can describe objects with arbitrary topology at arbitrary resolution. Researchers have applied implicit neural representation to human 3D avatar modeling and obtained more excellent results than traditional methods. This paper comprehensively reviews the application of implicit neural representation in human body modeling. First, we introduce three implicit representations of occupancy field, SDF, and NeRF, and make a classification of the literature investigated in this paper. Then the application of implicit modeling methods in the body, hand, and head are compared and analyzed respectively. Finally, we point out the shortcomings of current work and provide available suggestions for researchers.

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