Att förstå hur ett djur kan deformera och artikulera är nödvändigt för en realistisk ändring av sin 3D-modell. I detta dokument visar vi att sådan information kan läras från användarklickade 2D-bilder och en mall 3D-modell av måldjuret. Vi presenterar en volymetrisk deformationsram som producerar en uppsättning nya 3D-modeller genom att deformera en mall 3D-modell enligt en uppsättning användarklickade bilder. Vårt ramverk bygger på en ny lokalt bunden deformationsenergi, där varje lokal region har sitt eget styvhetsvärde som begränsar hur mycket deformering som tillåts på den platsen. Vi lär oss gemensamt de lokala stelhetsgränser som vi deformerar mallen 3D mesh för att matcha varje användarklickad bild. Vi visar att denna till synes komplexa uppgift kan lösas som en sekvens av konvexa optimeringsproblem. Vi visar effektiviteten i vår strategi för katter och hästar, som är mycket deformerbara och artikulerade djur. Vårt ramverk producerar nya 3D-modeller av djur som är betydligt mer rimliga än metoder utan inlärd stelhet.
Kanazawa m.fl. REF deformera en 3D-djurmall för att matcha handklickade punkter i en uppsättning bilder.
Learning 3D Deformation of Animals from 2D Images
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}