如果是LBS或者是SMPL,是需要其为人体表面顶点,否则无法做蒙皮。因此仿照Vid2Actor的设计,论文设计了类似的Canonical Volume和Motion Weight Volume,这种设计引入了可学习的在采样范围体积内分布的权重矩阵,从而不需要在采样时区分采样点是否为表面顶点,因为训练收敛后权重矩阵在非表面顶点处的权重值很低,其计算出的结果在...
采用NeRF进行三维人体重建的工作,最容易也是最简单的一个思路,就是通过利用smpl模型的姿态变化引导NeRF中采样点到canonicial space,在canonicial space中人体是不变的故可以用标准的NeRF流程进行训练。训练后的MLP支持新视角、新姿态图像的合成,并且从中可以提取人体网格[3]。 二.具体步骤 数据 1.数据集 Multi-Garme...
对于原视频中被人体遮挡的部分，则使用Mask R-CNN进行图像实体分割，将人体掩模膨胀4倍，以确保人体被完全遮蔽。此时，就能做到仅在背景上训练场景NeRF模型。至于人体NeRF模型训练，研究人员引入了一种端到端的SMPL优化（end-to-end SMPL optimization）和纠错神经网络（error-correction network）。SMPL（Skinned Multi-...
HuGS中的3D高斯在原始设置的基础上添加了一个蒙皮权重向量,该向量调节每个身体关节对高斯运动方式的影响,以及一个对非刚性运动进行编码的潜在代码。HuGS应用LBS来变形由SMPL模型初始化的规范基元,并且仅学习蒙皮权重。由于LBS仅对身体关节的刚性变形进行编码,因此HuGS随后引入了局部非刚性细化阶段,以对服装的非刚性变形进...
最后，再应用SMPL网格和场景的点云叠加，就形成了新图像的渲染效果。最终成品显示，该场景NeRF模型方面模型能够有效地去除场景中的人类，并在有限的场景覆盖下生成高质量的新背景渲染图像。人物NeRF模型方面也能很好的捕捉人体的细节，包括袖子、衣领甚至衣服拉链，甚至在渲染新动作时，能执行难度极大的侧翻动作。值得一提...
最后,再应用 SMPL 网格和场景的点云叠加,就形成了新图像的渲染效果。 最终成品显示,该场景 NeRF 模型方面模型能够有效地去除场景中的人类,并在有限的场景覆盖下生成高质量的新背景渲染图像。 人物NeRF 模型方面也能很好的捕捉人体的细节,包括袖子、衣领甚至衣服拉链,甚至在渲染新动作时,能执行难度极大的侧翻动作。
最后,再应用SMPL网格和场景的点云叠加,就形成了新图像的渲染效果。 最终成品显示,该场景NeRF模型方面模型能够有效地去除场景中的人类,并在有限的场景覆盖下生成高质量的新背景渲染图像。 人物NeRF模型方面也能很好的捕捉人体的细节,包括袖子、衣领甚至衣服拉链,甚至在渲染新动作时,能执行难度极大的侧翻动作。
该数据集的特点包括多模态数据和注释(如彩色图像、点云、关键点、SMPL参数和纹理网格模型)、一个包括流行移动设备的传感器套件,以及一个旨在覆盖基本运动的传感器套件。500个动作集合,支持各种任务,如动作识别、姿势估计、参数化人体修复和纹理网格重建。HuMMan数据集旨在支持多样化的感知和建模研究,包括挑战,如细粒度动作...
然后,基于 SMPL 模型估计场景边界,接着,Neural Body 会预测这些点的体积密度和颜色。 在体绘制的基础上,通过对渲染图像和观测图像的比较,对模型进行了优化。 五、训练 与基于帧的重建方法相比,该方法利用视频中的所有图像来优化模型,并拥有更多的信息来恢复 3D 结构。
然后,基于SMPL模型估计场景边界,接着,Neural Body会预测这些点的体积密度和颜色。 在体绘制的基础上,通过对渲染图像和观测图像的比较,对模型进行了优化。 五、训练 与基于帧的重建方法相比,该方法利用视频中的所有图像来优化模型,并拥有更多的信息来恢复3D结构。