Fotorealistische und animierbare menschliche Avatare durch 3D-Gaussian-Splatting in Echtzeit

Core Concepts

Unser Algorithmus "Human Gaussian Splatting" (HuGS) ermöglicht die Erstellung und Animation fotorealistischer virtueller menschlicher Avatare durch die Verwendung von 3D-Gaussian-Splatting. HuGS kombiniert eine grobe Deformation durch Forward-Skinning mit einer lernbasierten lokalen Verfeinerung, um sowohl die starren Bewegungen des Körpers als auch die nicht-starren Verformungen der Kleidung zu modellieren.

Abstract

HuGS repräsentiert den menschlichen Körper durch eine Menge von 3D-Gaussschen Primitiven in einem kanonischen Raum. Diese Primitiven werden dann mithilfe einer Kombination aus Forward-Skinning und einem pose-abhängigen neuronalen Netz in den Beobachtungsraum deformiert, um neue Körperposen zu synthetisieren.
Der Algorithmus besteht aus folgenden Schritten:

Kanonische Repräsentation: Der menschliche Körper wird durch eine Menge von 3D-Gaussschen Primitiven dargestellt, die durch verschiedene Parameter wie Position, Orientierung, Farbe, Opazität und Skinning-Gewichte definiert sind.
Deformation durch Forward-Skinning: Die kanonischen Primitiven werden zunächst mithilfe von Linear Blend Skinning basierend auf den Gelenkrotationen des SMPL-Modells deformiert.
Lokale nicht-starre Verfeinerung: Ein pose-abhängiges neuronales Netz lernt zusätzliche Verschiebungen, Rotationen und Farbänderungen der Primitiven, um lokale Verformungen wie Falten in der Kleidung zu modellieren.
Rendering: Die deformierten Gaussschen Primitiven werden schließlich mithilfe eines differenzierbaren Gaussian-Rasterizers gerendert.

HuGS erzielt state-of-the-art-Ergebnisse bei der Synthese neuartiger Körperposen auf öffentlichen Datensätzen, bei gleichzeitig deutlich schnellerer Renderinggeschwindigkeit im Vergleich zu neuronalen Rendering-Methoden.

Stats

Die Methode erzielt auf dem THuman4-Datensatz eine PSNR von 32,49 dB, eine SSIM von 0,984 und eine LPIPS von 0,019 für die Synthese neuartiger Körperposen.
Auf dem DNA-Rendering-Datensatz erreicht HuGS eine PSNR von bis zu 31,5 dB, eine SSIM von bis zu 0,98 und eine LPIPS von bis zu 0,022 für neuartige Ansichten.
Auf dem ZJU-MoCap-Datensatz erzielt die Methode eine PSNR von 23,69 dB und eine SSIM von 0,896 für die Synthese neuartiger Körperposen.

Quotes

"Unser Algorithmus, genannt Human Gaussian Splatting (HuGS), ebnet den Weg für animierbare menschliche Körpermodelle auf Basis von Gaussian Splatting."
"HuGS erzielt state-of-the-art-Ergebnisse bei der Synthese neuartiger Körperposen auf öffentlichen Datensätzen, bei gleichzeitig deutlich schnellerer Renderinggeschwindigkeit im Vergleich zu neuronalen Rendering-Methoden."

Key Insights Distilled From

Human Gaussian Splatting

by Arth... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.17113.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Verbindung und Struktur zwischen den einzelnen Gaussschen Primitiven weiter verbessern, um die Modellierung lokaler Deformationen zu verstärken?

Um die Verbindung und Struktur zwischen den einzelnen Gaussschen Primitiven zu verbessern und die Modellierung lokaler Deformationen zu verstärken, könnten mehrere Ansätze verfolgt werden:

Nachbarschaftsinformationen einbeziehen: Durch die Berücksichtigung von Nachbarschaftsinformationen zwischen den Gaußschen Primitiven könnte eine bessere Kohärenz und Kontinuität in den Deformationen erreicht werden. Dies könnte durch die Einführung von Verbindungen oder Beziehungen zwischen benachbarten Primitiven geschehen, um eine konsistentere Deformationsstruktur zu schaffen.

Strukturierte Gitter oder Graphen verwenden: Die Verwendung strukturierter Gitter oder Graphen, die die Positionen und Beziehungen der Gaußschen Primitiven darstellen, könnte die Modellierung komplexer Deformationen erleichtern. Durch die Anwendung von Graph-Neural Networks oder ähnlichen Techniken könnte die Interaktion und Kommunikation zwischen den Primitiven verbessert werden.

Berücksichtigung von globalen Kontextinformationen: Die Einbeziehung von globalen Kontextinformationen, wie z.B. Informationen über die Gesamtstruktur des menschlichen Körpers oder über typische Kleidungsdeformationen, könnte dazu beitragen, realistischere und konsistentere lokale Deformationen zu erzeugen. Dies könnte durch die Integration von zusätzlichen Merkmalen oder durch die Verwendung von übergeordneten Modellen geschehen.

Durch die Implementierung dieser Ansätze könnte die Verbindung und Struktur zwischen den Gaußschen Primitiven verbessert werden, um die Modellierung lokaler Deformationen zu verstärken und die Qualität der Ergebnisse insgesamt zu erhöhen.

Wie könnte man die Erkenntnisse aus diesem Ansatz auf andere Anwendungen wie die Modellierung von Tieren oder Fahrzeugen übertragen?

Die Erkenntnisse aus diesem Ansatz zur Modellierung von animierbaren menschlichen Avataren mittels Gaußscher Splatting-Techniken könnten auf andere Anwendungen wie die Modellierung von Tieren oder Fahrzeugen übertragen werden, indem ähnliche Prinzipien und Techniken angewendet werden:

Anpassung an die spezifischen Merkmale: Für die Modellierung von Tieren oder Fahrzeugen müssten die spezifischen Merkmale und Strukturen dieser Objekte berücksichtigt werden. Dies könnte die Anpassung der Gaußschen Primitiven und Deformationsmechanismen an die Anatomie von Tieren oder die Geometrie von Fahrzeugen umfassen.

Berücksichtigung von Bewegungsabläufen: Ähnlich wie bei der Modellierung von menschlichen Avataren könnten Bewegungsabläufe und Animationen von Tieren oder Fahrzeugen durch die Verwendung von Gaußschen Splatting-Modellen realisiert werden. Dies würde eine realistische Darstellung von Bewegungen und Deformationen ermöglichen.

Integration von Textur- und Farbinformationen: Die Integration von Textur- und Farbinformationen in die Gaußschen Splatting-Modelle könnte eine detaillierte und realistische Darstellung von Tieren oder Fahrzeugen ermöglichen. Dies würde es ermöglichen, komplexe Oberflächenstrukturen und visuelle Effekte zu erzeugen.

Durch die Anwendung der Grundprinzipien des Gaußschen Splatting-Ansatzes auf die Modellierung von Tieren oder Fahrzeugen könnten hochwertige und animierbare 3D-Modelle erzeugt werden, die vielfältige Anwendungen in Bereichen wie Animation, Spieleentwicklung und virtuelle Realität haben könnten.

Wie könnte man zusätzliche Informationen, wie z.B. physikalische Simulationen, verwenden, um die Extrapolation neuartiger Kleidungsverformungen zu verbessern?

Die Verwendung zusätzlicher Informationen, wie z.B. physikalische Simulationen, könnte dazu beitragen, die Extrapolation neuartiger Kleidungsdeformationen zu verbessern, indem realistische und dynamische Bewegungen und Verformungen erzeugt werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie physikalische Simulationen in den Gaußschen Splatting-Ansatz integriert werden könnten:

Kollisionsdetektion und -reaktion: Durch die Integration von Kollisionsdetektion und -reaktion in die Gaußschen Splatting-Modelle könnte vermieden werden, dass Kleidungsstücke durch den Körper hindurchgehen oder unrealistische Interaktionen auftreten. Dies würde zu natürlicheren und realistischeren Kleidungsverformungen führen.

Materialsimulation: Die Berücksichtigung von Materialparametern wie Elastizität, Steifigkeit und Reibung in den physikalischen Simulationen könnte die realistische Darstellung von Kleidungsverformungen verbessern. Dies würde es ermöglichen, verschiedene Stoffarten und -verhalten akkurat zu modellieren.

Wind- und Umgebungseinflüsse: Die Simulation von Wind- und Umgebungseinflüssen könnte dazu beitragen, realistische Bewegungen und Verformungen von Kleidungsstücken in verschiedenen Szenarien zu erzeugen. Dies würde die Anpassungsfähigkeit der Kleidungsmodelle an unterschiedliche Umgebungen verbessern.

Durch die Integration von physikalischen Simulationen in den Gaußschen Splatting-Ansatz könnten neuartige Kleidungsverformungen realistischer und dynamischer gestaltet werden, was zu hochwertigen und lebendigen Animationen von animierten Avataren führen würde.