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人体メッシュ回復のための拡散モデルの活用


Concetti Chiave
拡散モデルの事前学習された知識を活用し、効果的な条件付けを行うことで、オクルージョンに強い人体メッシュ回復を実現する。
Sintesi

本研究では、DPMeshと呼ばれる新しい人体メッシュ回復フレームワークを提案している。DPMeshは、事前学習された拡散モデルの知識を活用することで、オクルージョンに強い人体メッシュ回復を実現する。

具体的には以下の3つの特徴がある:

  1. 事前学習された拡散モデルのデノイジングU-Netをバックボーンとして使用し、単一ステップの推論で特徴抽出を行う。これにより、従来手法のように繰り返し推論する必要がなく、効率的な処理が可能となる。

  2. 2D関節位置情報を条件として拡散モデルに注入することで、オクルージョンに強い特徴表現を得る。これにより、オクルージョンが存在する場合でも正確な人体メッシュ回復が可能となる。

  3. ノイズの多い2D関節位置情報に頑健になるよう、教師-生徒ネットワークによる自己教師学習を導入する。これにより、オクルージョンや混雑シーンでも安定した推定が可能となる。

実験の結果、DPMeshは様々なオクルージョンデータセットにおいて、従来手法を大きく上回る精度を達成している。特に、3DPW-OC、3DPW-PC、3DPW-Crowdなどのオクルージョンデータセットで顕著な性能向上が確認された。これは、DPMeshが拡散モデルの知識を効果的に活用し、オクルージョンに強い人体メッシュ回復を実現できることを示している。

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Statistiche
人体3D関節の平均誤差(MPJPE)は、3DPW-OCで70.9mm、3DPW-PCで82.2mm、3DPW-Crowdで79.9mmと、従来手法を大幅に上回る精度を達成した。 人体3D関節のProcrustesアラインメント平均誤差(PA-MPJPE)は、3DPW-OCで48.0mm、3DPW-PCで56.6mm、3DPW-Crowdで51.1mmと、従来手法を大きく上回る結果を示した。 人体3Dメッシュの平均誤差(MPVE)は、3DPW-OCで88.0mm、3DPW-PCで105.4mm、3DPW-Crowdで101.5mmと、優れた性能を発揮した。
Citazioni
"拡散モデルの事前学習された知識を活用し、効果的な条件付けを行うことで、オクルージョンに強い人体メッシュ回復を実現する。" "DPMeshは様々なオクルージョンデータセットにおいて、従来手法を大きく上回る精度を達成している。"

Approfondimenti chiave tratti da

by Yixuan Zhu,A... alle arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01424.pdf
DPMesh

Domande più approfondite

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