신경망 기반 관절 의복 모델: 신경망 암시적 함수를 이용한 의복 착용 인체 모델링

Khái niệm cốt lõi

본 연구는 신경망 암시적 함수를 기반으로 하는 새로운 매개변수 모델 Neural-ABC를 제안한다. Neural-ABC는 신원, 의복, 형태, 자세 등의 잠재 공간을 독립적으로 표현할 수 있어 다양한 유형의 의복을 착용한 인체를 효과적으로 모델링할 수 있다.

Tóm tắt

본 논문에서는 신경망 암시적 함수 기반의 새로운 매개변수 모델 Neural-ABC를 제안한다. Neural-ABC는 신원, 의복, 형태, 자세 등의 잠재 공간을 독립적으로 표현할 수 있어 다양한 유형의 의복을 착용한 인체를 효과적으로 모델링할 수 있다.
신원 공간은 최소 의복 착용 인체를 부호화된 부호 거리 함수로 표현한다. 의복 공간은 부호 없는 거리 함수로 표현하여 다양한 유형의 의복을 통일적으로 모델링할 수 있다. 자세 공간은 관절 각도를 이용하여 표현하고 선형 혼합 스키닝을 통해 자세 변형을 모델링한다.
제안 모델은 공개 데이터셋과 새로 구축한 합성 데이터셋을 이용해 학습되었다. 학습된 모델은 부분적인 입력 데이터(3D 스캔, 깊이 맵, 이미지)를 효과적으로 피팅할 수 있으며, 신원, 의복, 형태, 자세 등의 속성을 독립적으로 편집할 수 있다. 기존 모델 대비 제안 모델이 의복 착용 인체 모델링에서 우수한 성능을 보인다.

Thống kê

신원, 의복, 형태, 자세 잠재 공간을 독립적으로 표현할 수 있어 다양한 유형의 의복을 착용한 인체를 효과적으로 모델링할 수 있다.
최소 의복 착용 인체는 부호 거리 함수로, 의복은 부호 없는 거리 함수로 통일적으로 표현한다.
자세 변형은 선형 혼합 스키닝을 이용하여 모델링한다.
공개 데이터셋과 새로 구축한 합성 데이터셋을 이용해 학습되었다.
부분적인 입력 데이터(3D 스캔, 깊이 맵, 이미지)를 효과적으로 피팅할 수 있다.
신원, 의복, 형태, 자세 등의 속성을 독립적으로 편집할 수 있다.

Trích dẫn

"본 연구는 신경망 암시적 함수 기반의 새로운 매개변수 모델 Neural-ABC를 제안한다."
"Neural-ABC는 신원, 의복, 형태, 자세 등의 잠재 공간을 독립적으로 표현할 수 있어 다양한 유형의 의복을 착용한 인체를 효과적으로 모델링할 수 있다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Neural-ABC

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

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

Yêu cầu sâu hơn

의복 모델링에서 신경망 암시적 함수의 장점은 무엇인가

의복 모델링에서 신경망 암시적 함수의 장점은 무엇인가?
신경망 암시적 함수를 사용하는 의복 모델링은 복잡한 표면을 효과적으로 표현할 수 있는 능력이 있습니다. 이러한 함수는 복잡한 의복 형태나 인체 형상을 예측할 수 있어서 메시 기반 모델보다 더 유연하고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 또한 암시적 함수는 사전에 정의된 토폴로지나 분류 없이도 다양한 종류의 의복을 효과적으로 표현할 수 있습니다. 이는 모델의 일반화 능력을 향상시키고 다양한 형태의 인체와 다양한 스타일의 의복을 효과적으로 모델링할 수 있게 합니다. 또한 암시적 함수는 저차원의 잠재 공간을 사용하여 고차원의 기하학적 형태를 효과적으로 표현할 수 있어서 인체 형상과 자세를 효과적으로 분리하여 표현할 수 있습니다.

기존 메시 기반 모델과 비교하여 Neural-ABC의 장단점은 무엇인가

기존 메시 기반 모델과 비교하여 Neural-ABC의 장단점은 무엇인가?
Neural-ABC의 장점은 다음과 같습니다:

Neural-ABC는 의복 모델링에 있어서 메시 기반 모델보다 더 유연하고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
모델은 의복과 인체 형상을 효과적으로 분리하여 표현할 수 있어서 다양한 종류의 의복과 다양한 형태의 인체를 모델링할 수 있습니다.
Neural-ABC는 의복과 인체의 잠재 공간을 독립적으로 조절하여 편집할 수 있는 능력을 제공하여 다양한 속성을 수정할 수 있습니다.
모델은 다양한 종류의 의복을 정확하게 재현할 수 있으며, 다른 인체 형상과 다양한 스타일의 의복을 효과적으로 모델링할 수 있습니다.
Neural-ABC의 단점은 다음과 같습니다:

모델의 학습 및 최적화 과정이 복잡할 수 있으며, 충분한 데이터와 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.
일부 복잡한 의복 형태나 인체 형상에 대한 정확한 모델링이 어려울 수 있습니다.

Neural-ABC의 잠재 공간 표현 방식이 다른 응용 분야에 어떻게 활용될 수 있을까

Neural-ABC의 잠재 공간 표현 방식이 다른 응용 분야에 어떻게 활용될 수 있을까?
Neural-ABC의 잠재 공간 표현 방식은 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어:

의류 디자인: Neural-ABC의 잠재 공간을 활용하여 의류 디자인 및 맞춤형 의류 제작에 활용할 수 있습니다. 고객의 인체 형상과 선호도에 맞는 의류를 자동으로 생성하고 제작할 수 있습니다.

가상 시창: 가상 시창 및 게임 개발에서 Neural-ABC의 잠재 공간을 활용하여 다양한 캐릭터의 의복 및 형상을 생성하고 조작할 수 있습니다. 이를 통해 현실적이고 다양한 가상 캐릭터를 만들 수 있습니다.

의료 및 생체 엔지니어링: 의료 분야나 생체 엔지니어링 분야에서 Neural-ABC의 잠재 공간을 활용하여 인체 형상 및 의복을 모델링하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 의료 영상 처리나 의료 장비 개발에 활용할 수 있습니다.