다양한 분야에서 인체 형상과 의복 착용 모습을 정확하게 추정하는 것이 중요해지고 있다. 이 논문은 인체 형상 추정, 패션 생성, 랜드마크 탐지, 속성 인식 등 4가지 핵심 분야의 최신 연구를 종합적으로 살펴본다.
본 연구는 복잡한 기하학과 알려지지 않은 굴절률을 가진 3D 투명 물체를 모델링하는 최초의 엔드-투-엔드 신경망 렌더링 파이프라인을 제안한다. 제안하는 방법은 기하학과 조명 의존적 외관을 분리하여 모델링함으로써 기존 물리 기반 방법의 한계를 극복한다.
다양한 조명 상호작용을 가진 광택 물체의 기하학과 재질을 정확하게 복원하는 새로운 방법을 제안한다.
관절 물체 모델링은 물체의 형상과 운동을 이해하고 실제 세계의 관절 물체를 반영하는 현실적인 모델을 생성하는 것을 목표로 한다.