Effiziente Rekonstruktion von Kleidungsdeformationen aus monokularen Videosequenzen mithilfe physikbasierter neuronaler Surrogatmodelle
Unser Ansatz verwendet ein physikbasiertes neuronales Surrogatmodell, um schnell und stabil die Dynamik von Kleidung zu simulieren und daraus die 3D-Geometrie sowie physikalische Parameter wie Streckung, Scherung und Biegung aus monokularen Videosequenzen zu rekonstruieren.