Reconstruction of Manipulated Garment with Guided Deformation Prior

要約

衣服の形状をモデル化することは多くの注目を集めていますが、既存のアプローチのほとんどは、衣服が誰かによって着用されることを前提としており、そのため、衣服が想定できる形状の範囲が制限されています。
この研究では、衣類を着用するのではなく操作する際の形状回復に取り組み、さらに幅広い形状の可能性を生み出します。
この目的を達成するために、衣服モデリングに暗黙的縫製パターン (ISP) モデルを活用し、これらの形状を表現する前に拡散ベースの変形を追加することでモデルを拡張します。
衣服を折りたたんだときに取得された不完全な 3D 点群から 3D 衣服の形状を復元するには、事前分布が学習された UV 空間に点をマッピングして部分 UV マップを生成し、事前分布を当てはめて完全な UV マップと 2D を回復します。
3Dマッピングへ。
実験結果は、特に操作から生じる大きな非剛体変形を扱う場合に、以前の方法と比較して、私たちの方法の再構成精度が優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Modeling the shape of garments has received much attention, but most existing approaches assume the garments to be worn by someone, which constrains the range of shapes they can assume. In this work, we address shape recovery when garments are being manipulated instead of worn, which gives rise to an even larger range of possible shapes. To this end, we leverage the implicit sewing patterns (ISP) model for garment modeling and extend it by adding a diffusion-based deformation prior to represent these shapes. To recover 3D garment shapes from incomplete 3D point clouds acquired when the garment is folded, we map the points to UV space, in which our priors are learned, to produce partial UV maps, and then fit the priors to recover complete UV maps and 2D to 3D mappings. Experimental results demonstrate the superior reconstruction accuracy of our method compared to previous ones, especially when dealing with large non-rigid deformations arising from the manipulations.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google