Core Concepts
본 연구는 시간 변화에 따른 동적 인간의 외형을 효과적으로 모델링하기 위해 표면 기반 4D 모션 표현을 제안한다. 이를 통해 빠른 동작과 움직임 의존 그림자와 같은 복잡한 현상을 사실적으로 렌더링할 수 있다.
Abstract
본 연구는 동적 인간 렌더링을 위한 새로운 패러다임을 제안한다. 기존 방법들이 정적 자세에 초점을 맞추었던 것과 달리, 본 연구는 시간에 따른 동적 모션을 효과적으로 모델링하는 데 초점을 맞추었다.
구체적으로 다음과 같은 3가지 핵심 설계를 통해 동적 인간 렌더링을 달성한다:
- 표면 기반 모션 인코딩: 3D 메쉬 시퀀스에서 추출한 4D 모션 정보를 효율적인 표면 기반 트라이플레인으로 인코딩하여 시공간 모션 관계를 모델링한다.
- 물리적 모션 디코딩: 트라이플레인 특징을 이용해 다음 시간 단계의 공간 미분(표면 법선) 및 시간 미분(표면 속도)을 예측하도록 학습함으로써 물리적 모션 학습을 장려한다.
- 4D 외형 디코딩: 트라이플레인 특징을 효율적인 볼륨 표면 조건부 렌더러와 기하 인식 초해상도 모듈을 통해 고품질 이미지로 합성한다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 최신 기술 대비 우수한 성능을 보였으며, 특히 빠른 동작과 움직임 의존 그림자와 같은 복잡한 현상을 사실적으로 렌더링할 수 있음을 확인하였다.
Stats
동적 인간 렌더링을 위해 3D 메쉬 시퀀스에서 추출한 4D 모션 정보(자세, 속도, 궤적)를 효율적인 표면 기반 트라이플레인으로 인코딩한다.
트라이플레인 특징을 이용해 다음 시간 단계의 공간 미분(표면 법선) 및 시간 미분(표면 속도)을 예측한다.
Quotes
"본 연구는 시간 변화에 따른 동적 인간의 외형을 효과적으로 모델링하기 위해 표면 기반 4D 모션 표현을 제안한다."
"제안 방법은 빠른 동작과 움직임 의존 그림자와 같은 복잡한 현상을 사실적으로 렌더링할 수 있음을 확인하였다."