Effiziente und animierbare Modellierung von Menschen aus monokularen Videos mit Gaussians-on-Mesh

Conceptos Básicos

GoMAvatar ist ein neuartiger Ansatz zur Echtzeit-Erstellung, effizienten Speicherung und hochqualitativen Modellierung animierbarer digitaler Menschenmodelle aus monokularen Videos.

Resumen

GoMAvatar nutzt eine neuartige Darstellung namens "Gaussians-on-Mesh" (GoM), die die Vorteile von Gaussian-Splatting und deformierbaren Netzen kombiniert. Durch Gaussian-Splatting wird eine hohe Renderingqualität und -geschwindigkeit erreicht, während das Netz eine kompakte, topologisch vollständige Darstellung des digitalen Avatars ermöglicht und die Artikulation durch Vorwärtskinematik erleichtert.

Der Renderingprozess von GoMAvatar zerlegt das Endergebnis in eine pseudo-Albedo-Karte, die durch Gaussian-Splatting erzeugt wird, und eine pseudo-Schattenkarte, die aus der Normalenkarte des Netzes abgeleitet wird. Dies ermöglicht die Erfassung von Beleuchtungseffekten, während die Effizienz beibehalten wird.

GoMAvatar kann aus einem einzelnen monokularen Eingangsvideo erstellt werden, ohne zusätzliche Trainingsdaten zu benötigen. Es übertrifft oder entspricht die Renderingqualität der besten monokularen Menschenmodellierungsalgorithmen, ist aber deutlich effizienter und kompakter im Speicherverbrauch.

Estadísticas

Die Renderinggeschwindigkeit von GoMAvatar beträgt 43 FPS auf einer NVIDIA A100 GPU.
Die Speichergröße von GoMAvatar beträgt nur 3,63 MB pro Subjekt.

Citas

"GoMAvatar ist ein neuartiger digitaler Avatar-Modellierungsrahmen, der aus einem einzelnen monokularen Video ein artikuliertes Charaktermodell mit hochauflösender Erscheinung und Geometrie erstellt."
"Zentral für unser Verfahren ist die Gaussians-on-Mesh (GoM)-Darstellung, eine hybride 3D-Modellierung, die die Renderingqualität und -geschwindigkeit von Gaussian-Splatting mit der Geometriemodellierung und Kompatibilität deformierbarer Netze kombiniert."

Ideas clave extraídas de

GoMAvatar

by Jing Wen,Xia... a las arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07991.pdf

Consultas más profundas

Wie könnte GoMAvatar für die Erstellung von digitalen Avataren in Echtzeit-Anwendungen wie Spielen oder virtuellen Umgebungen eingesetzt werden?

GoMAvatar könnte in Echtzeit-Anwendungen wie Spielen oder virtuellen Umgebungen eingesetzt werden, um hochwertige und animierbare digitale Avatare zu erstellen. Durch die Verwendung von Gaussians-on-Mesh (GoM) als Repräsentation können detaillierte und realistische 3D-Modelle von Menschen aus monokularen Videos erstellt werden. Diese Avatare können dann in Echtzeit gerendert und in verschiedenen Szenarien und Posen animiert werden. Dies ermöglicht eine immersive und interaktive Erfahrung für die Benutzer in Spielen oder virtuellen Umgebungen.

Welche zusätzlichen Informationen oder Sensordaten könnten verwendet werden, um die Genauigkeit und Robustheit von GoMAvatar weiter zu verbessern?

Um die Genauigkeit und Robustheit von GoMAvatar weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen oder Sensordaten wie Tiefenkameras, Infrarotkameras oder Bewegungssensoren verwendet werden. Diese Daten könnten dazu beitragen, genauere 3D-Rekonstruktionen der menschlichen Anatomie zu erstellen und die Pose-Schätzung zu verfeinern. Darüber hinaus könnten biomechanische Modelle oder anatomische Referenzdaten integriert werden, um die Artikulation und Bewegung der digitalen Avatare realistischer zu gestalten. Die Kombination dieser zusätzlichen Informationen könnte die Gesamtgenauigkeit und Robustheit von GoMAvatar deutlich verbessern.

Wie könnte der Ansatz von GoMAvatar auf die Modellierung anderer dynamischer 3D-Objekte wie Tiere oder Fahrzeuge erweitert werden?

Der Ansatz von GoMAvatar könnte auf die Modellierung anderer dynamischer 3D-Objekte wie Tiere oder Fahrzeuge erweitert werden, indem die zugrunde liegende Repräsentation und das Artikulationsmodell angepasst werden. Für die Modellierung von Tieren könnten spezifische Skelettstrukturen und Bewegungsmuster berücksichtigt werden, um realistische Animationen zu erzeugen. Darüber hinaus könnten Merkmale wie Fell, Haut oder Schuppen in die Repräsentation integriert werden, um die visuelle Qualität zu verbessern. Bei der Modellierung von Fahrzeugen könnten spezifische Komponenten und Bewegungsabläufe berücksichtigt werden, um realistische Fahrzeuganimationen zu erstellen. Durch die Anpassung des Ansatzes von GoMAvatar auf diese verschiedenen Objekte könnten hochwertige und animierbare 3D-Modelle von Tieren und Fahrzeugen erstellt werden.