PIFu for the Real World: A Self-supervised Framework for Reconstructing Dressed Humans from Single-view Images

Kernekoncepter

SelfPIFu proposes a self-supervised framework using depth-guided learning to improve 3D human reconstruction accuracy and robustness.

Resumé

SelfPIFu introduces a novel self-supervised network named SelfPIFu that leverages in-the-wild images for improved reconstructions. The framework focuses on utilizing depth information to enhance the accuracy of 3D human shape predictions. By incorporating volume-aware and surface-aware signed distance fields (SDF) learning, SelfPIFu enables self-supervised learning without the need for ground truth mesh data. This approach results in superior reconstructions compared to existing methods like PIFuHD and ECON, especially on real-world images with diverse poses and garment complexities. The proposed method demonstrates significant advancements in reconstructing detailed geometric shapes of clothed humans from single-view images.

Statistik

自己監督学習による新しいネットワークSelfPIFuの導入
ボリューム重視と表面重視の符号付き距離フィールド（SDF）学習の組み込み
現実世界の画像での優れた再構築を示す実験結果：IoUが89.03％に達するなど、他の手法を上回る性能を発揮

Citater

"Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our self-supervised framework and the superiority of using depth as input."
"Our method excels at reconstructing geometric details that are both rich and highly representative of the actual human."
"Our SDF-based PIFu effectively learns convincing surface details especially for in-the-wild images."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

PIFu for the Real World

by Zhangyang Xi... kl. arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2208.10769.pdf

Dybere Forespørgsler

How can the utilization of depth maps improve the accuracy and robustness of 3D human shape reconstruction compared to normal maps

深度マップの利用は、通常のマップに比べて3D人物形状再構築の精度と堅牢性を向上させることができます。深度マップは直接的な幾何学情報を提供するため、より正確な形状情報を復元することが可能です。一方、通常の法線マップはテクスチャや影響を受けやすく、誤差が生じやすい傾向があります。特に実世界の画像では、深度推定はより信頼性が高く詳細な情報を提供し、3D形状再構築において有益です。また、深度マップは表面だけでなく空間全体の情報も提供するため、より包括的かつ正確なモデル化が可能となります。

What are the potential limitations associated with relying heavily on synthetic data for training deep learning models like SelfPIFu

SelfPIFuのようなディープラーニングモデルを訓練する際に合成データに大きく依存することに関連した潜在的制限事項はいくつかあります。まず第一に、合成データから得られる結果が実世界の多様性や複雑さを十分反映しているかどうか不透明である点です。合成データだけではリアルワールドシナリオで十分動作しない可能性があります。また、過剰適応（overfitting）や汎化能力（generalization）不足も問題として挙げられます。合成データセット内では良好なパフォーマンスを示しても現実世界ではそのまま適用できない場合も考えられます。

How might incorporating SMPL priors into the depth estimator enhance its performance, particularly in extreme poses

極端ポーズでも高いパフォーマンスを発揮するためにSMPL事前知識（priors）を深層学習モデル内部に取り込む方法は重要です。これによってポース変異（pose variations）へのロバスト性強化される可能性があります。
SMPL事前知識は人体形状およびポース推定タスクで広く使用されており，特定姿勢下でも安定した予測結果 を提供します．極端ポース下でもこの種類 の先行知識 使われば，入力イメージから生成された出力結果 の品質改善 期待され ， ネットワークトレーニング中 の 安定 性 向上 も見込ま れ います．ただし，SMPL事前知識導入時 の最適化手法 選択 要注意し ， ポース優先順位 （pose priority)エラー 発生リ スク回 達 成因 子 等 検討 必要 。