Hochwertige 3D-Gaussian-Avatare aus Monovideos rekonstruieren

Core Concepts

Unser Verfahren ermöglicht die effektive Rekonstruktion von 3D-Gaussian-Avataren aus Monovideos, indem es die Genauigkeit der Ganzkörperpose verbessert und eine oberflächengeführte Neuzuordnung der Gaussians verwendet, um eine stabile Darstellung in neuen Posen zu erreichen.

Abstract

Unser Verfahren zur Rekonstruktion von 3D-Gaussian-Avataren aus Monovideos besteht aus drei Hauptkomponenten:

Verfeinerung der Körperhaltung für die Avatarrekonstruktion:

In der ersten Stufe wird eine grobe Schätzung der Ganzkörperhaltung unter Verwendung eines bestehenden Netzwerks für die Posenschätzung des gesamten Körpers gewonnen.
In der zweiten Stufe wird die Pose weiter optimiert, indem Informationen aus Normalenkarten und Silhouetten verwendet werden, um eine genauere Ausrichtung der SMPL-X-Modellierung mit den Bilddaten zu erreichen, insbesondere in den Bereichen der Hände und Füße.

Oberflächengeführte Neuzuordnung der Gaussians:

Dieses Verfahren adressiert die Probleme der unausgewogenen Aggregation und des Initialisierungsbias, die die Qualität der 3D-Gaussian-Avatare beeinträchtigen.
Es umfasst drei Schritte: Vernetzung, Neuabtastung und Neuzuordnung der Gaussians, um eine gleichmäßigere Verteilung der Gaussians nahe der Oberfläche des menschlichen Körpers zu erreichen.

Differenzierbare Rendering-Verlustfunktion:

Durch differenzierbares Rendering wird die Konsistenz zwischen dem rekonstruierten Avatar und den Beobachtungen im Bild aufrechterhalten.
Die Verlustfunktion umfasst Rekonstruktions-, Wahrnehmungs- und Regularisierungsterme.

Die Experimente zeigen, dass unser Verfahren hochwertige und ausdrucksstarke 3D-Gaussian-Avatare aus Monovideos rekonstruieren kann, die sowohl den Körper als auch die Hände steuern können. Es übertrifft bestehende Methoden in Bezug auf Realismus und Effizienz.

Stats

Die Rekonstruktion von 3D-Gaussian-Avataren aus Monovideos erfordert eine genaue Schätzung der Ganzkörperhaltung.
Unausgewogene Aggregation und Initialisierungsbias der 3D-Gaussian-Punkte können zu Artefakten in den Avataren führen.
Unser Verfahren erzielt einen PSNR von 32,45, eine SSIM von 0,9773 und eine LPIPS von 26,94 auf dem ZJU-MoCap-Datensatz.

Quotes

"Unser Verfahren ermöglicht die effektive Rekonstruktion von 3D-Gaussian-Avataren aus Monovideos, indem es die Genauigkeit der Ganzkörperpose verbessert und eine oberflächengeführte Neuzuordnung der Gaussians verwendet, um eine stabile Darstellung in neuen Posen zu erreichen."
"Die Experimente zeigen, dass unser Verfahren hochwertige und ausdrucksstarke 3D-Gaussian-Avatare aus Monovideos rekonstruieren kann, die sowohl den Körper als auch die Hände steuern können. Es übertrifft bestehende Methoden in Bezug auf Realismus und Effizienz."

Key Insights Distilled From

GVA

by Xinqi Liu,Ch... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16607.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Kontrolle über den Gesichtsausdruck in den rekonstruierten Avataren weiter verbessern?

Um die Kontrolle über den Gesichtsausdruck in den rekonstruierten Avataren weiter zu verbessern, könnte man die Einführung von lernbaren Blendshapes in Betracht ziehen. Durch die Implementierung von Blendshapes, die auf den Ausdruck des Gesichts abgestimmt sind, könnten feinere Kontrollmöglichkeiten für die Gesichtsbewegungen geschaffen werden. Diese Blendshapes könnten verschiedene Gesichtsausdrücke wie Lächeln, Stirnrunzeln, Augenbrauenheben usw. umfassen. Durch das Training des Systems auf eine Vielzahl von Gesichtsausdrücken könnten die Avatare realistischere und vielseitigere Mimikmöglichkeiten bieten.

Wie könnte man das Verfahren erweitern, um auch sehr lose Kleidung wie lange Röcke besser zu handhaben?

Um das Verfahren zu erweitern, um auch sehr lose Kleidung wie lange Röcke besser zu handhaben, könnte man physikalisch basierte Deformationsprioritäten einführen. Durch die Integration von Deformationsprioritäten, die auf physikalischen Eigenschaften basieren, könnte das System besser in der Lage sein, die Bewegungen und Verformungen von lockeren Kleidungsstücken realistisch zu simulieren. Dies könnte dazu beitragen, dass die Avatarrekonstruktion auch bei komplexen Kleidungsstücken akkurat bleibt und realistische Bewegungen ermöglicht.

Welche zusätzlichen Anwendungen könnten von einer robusten und effizienten Avatarrekonstruktion aus Monovideos profitieren?

Eine robuste und effiziente Avatarrekonstruktion aus Monovideos könnte in verschiedenen Anwendungen einen Mehrwert bieten. Ein Bereich, der davon profitieren könnte, ist die Filmproduktion, insbesondere bei der Erstellung von CGI-Charakteren und Szenen. Durch die Möglichkeit, realistische Avatare aus Monovideos zu rekonstruieren, könnten Filmemacher Zeit und Ressourcen sparen, die normalerweise für aufwändige Animationen benötigt würden. Ebenso könnte die E-Commerce-Branche von dieser Technologie profitieren, indem sie realistische virtuelle Anproben für Kleidung und Accessoires ermöglicht, was die Kundenerfahrung verbessern und die Rücksendequoten reduzieren könnte. Darüber hinaus könnten Live-Übertragungen und virtuelle Events von einer schnellen und präzisen Avatarrekonstruktion profitieren, um interaktive und immersive Erlebnisse zu schaffen.