Neuronales parametrisches Modell für den menschlichen Körper mit Kleidung

Core Concepts

Neural-ABC ist ein neuronales parametrisches Modell, das den bekleideten menschlichen Körper durch unabhängig kontrollierbare Latenzräume für Identität, Kleidung, Form und Pose darstellt.

Abstract

Neural-ABC ist ein neuronales parametrisches Modell, das den bekleideten menschlichen Körper durch unabhängig kontrollierbare Latenzräume für Identität, Kleidung, Form und Pose darstellt.
Das Modell verwendet neuronale implizite Funktionen als zugrunde liegende Darstellung und integriert gut entworfene Strukturen, um die notwendigen Anforderungen zu erfüllen. Der Körper wird als Abstandsfunktion und die Kleidung als ungerichtete Abstandsfunktion dargestellt, die einheitlich als ungerichtete Abstandsfelder repräsentiert werden können. Verschiedene Arten von Kleidung erfordern keine vordefinierten topologischen Strukturen oder Klassifizierungen und können den Änderungen des zugrunde liegenden Körpers folgen, um den Körper zu passen. Zusätzlich wird die Pose unter Verwendung einer kontrollierbaren gegliederten Struktur konstruiert.
Das Modell wird auf öffentlich zugänglichen und neu konstruierten Datensätzen trainiert. Die Entkopplungsstrategie ist sorgfältig entworfen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Das Modell zeichnet sich durch die Entflechtung von Kleidung und Identität in verschiedenen Formen und Posen bei gleichzeitiger Beibehaltung des Kleidungsstils aus. Es wird gezeigt, dass Neural-ABC neue Beobachtungen verschiedener Arten von Kleidung anpassen kann. Im Vergleich zu anderen state-of-the-art parametrischen Modellen zeigt Neural-ABC leistungsfähige Vorteile bei der Rekonstruktion bekleideter menschlicher Körper, wie sich beim Anpassen von Rohdaten, Tiefenkarten und Bildern zeigt. Die angepassten Ergebnisse können durch Anpassen ihrer Identitäts-, Kleidungs-, Form- und Posecodes weiter bearbeitet werden.

Stats

Die Geometrie des bekleideten menschlichen Körpers wird durch die Kleidung und den zugrunde liegenden Körper bestimmt.
Die minimale Körperform wird zunächst als Abstandsfunktion dargestellt, da die Oberfläche des menschlichen Körpers geschlossen ist.
Für die Kleidungsdarstellung verwenden wir ungerichtete Abstandsfelder, da sie offene Kleidungsoberflächen darstellen können.
Die Pose wird durch eine kontrollierbare gegliederte Struktur dargestellt und verwendet lineare Blend-Skinning, um den bekleideten Körper in verschiedene Posen zu deformieren.

Quotes

"Neural-ABC ist ein neuronales parametrisches Modell, das den bekleideten menschlichen Körper durch unabhängig kontrollierbare Latenzräume für Identität, Kleidung, Form und Pose darstellt."
"Verschiedene Arten von Kleidung erfordern keine vordefinierten topologischen Strukturen oder Klassifizierungen und können den Änderungen des zugrunde liegenden Körpers folgen, um den Körper zu passen."
"Das Modell zeichnet sich durch die Entflechtung von Kleidung und Identität in verschiedenen Formen und Posen bei gleichzeitiger Beibehaltung des Kleidungsstils aus."

Key Insights Distilled From

Neural-ABC

by Honghu Chen,... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04673.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Darstellung von Neural-ABC noch weiter verbessern, um eine noch realistischere Wiedergabe des bekleideten menschlichen Körpers zu erreichen

Um die Darstellung von Neural-ABC weiter zu verbessern und eine noch realistischere Wiedergabe des bekleideten menschlichen Körpers zu erreichen, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Feinere Details in der Kleidung: Durch die Integration von Techniken wie Texture Mapping oder Cloth Simulation könnte die Kleidung realistischer wirken und feinere Details wie Falten, Muster oder Texturen aufweisen.

Verbesserte Kollisionsvermeidung: Eine präzisere Handhabung von Kollisionen zwischen Kleidung und Körper könnte die Realitätstreue der Darstellung erhöhen, indem unnatürliche Überlappungen vermieden werden.

Bessere Pose-Deformation: Eine verbesserte Modellierung der Pose-Deformation könnte dazu beitragen, dass die Kleidung natürlicher auf verschiedene Körperhaltungen reagiert und sich realistisch verhält.

Höhere Auflösung und Detailgenauigkeit: Durch die Verfeinerung der Auflösung und Detailgenauigkeit der Modelle könnten realistischere und detailliertere Darstellungen des bekleideten menschlichen Körpers erzielt werden.

Welche zusätzlichen Anwendungen könnten von einem so leistungsfähigen parametrischen Modell des bekleideten menschlichen Körpers profitieren

Ein so leistungsfähiges parametrisches Modell des bekleideten menschlichen Körpers wie Neural-ABC könnte von verschiedenen zusätzlichen Anwendungen profitieren, darunter:

Virtuelle Anprobe: E-Commerce-Plattformen könnten das Modell nutzen, um Kunden eine realistische virtuelle Anprobe von Kleidung zu ermöglichen, was die Kaufentscheidung erleichtern könnte.

Animation und Spiele: In der Unterhaltungsindustrie könnte das Modell für die Erstellung realistischer bekleideter Charaktere in Animationen, Filmen und Videospielen verwendet werden.

Medizinische Simulationen: Für medizinische Schulungen und Simulationen könnte das Modell genutzt werden, um realistische Darstellungen des bekleideten menschlichen Körpers für Trainingszwecke bereitzustellen.

Mode- und Designindustrie: Designer könnten das Modell verwenden, um Kleidungsstücke virtuell zu entwerfen und zu testen, bevor sie physisch hergestellt werden.

Wie könnte man die Trainingsmethodik von Neural-ABC nutzen, um ähnliche parametrische Modelle für andere komplexe geometrische Strukturen zu entwickeln

Um ähnliche parametrische Modelle für andere komplexe geometrische Strukturen zu entwickeln, könnte die Trainingsmethodik von Neural-ABC wie folgt genutzt werden:

Datensammlung und -vorbereitung: Sammeln und vorbereiten von Trainingsdaten, die eine Vielzahl von Beispielen für die gewünschten geometrischen Strukturen enthalten.

Modellarchitektur: Entwerfen einer geeigneten Modellarchitektur, die die spezifischen Anforderungen der zu modellierenden geometrischen Strukturen berücksichtigt.

Loss-Funktionen: Definieren von Loss-Funktionen, die die Modellierung der geometrischen Strukturen unterstützen und optimieren.

Training: Durchführen des Trainings des Modells unter Verwendung der gesammelten und vorbereiteten Daten, um die Parameter des Modells zu optimieren.

Evaluation und Anpassung: Evaluieren der Leistung des Modells anhand von Metriken und Anpassen der Trainingsstrategie, um die Modellgenauigkeit und -leistung zu verbessern.