Att utforma och simulera realistiska kläder är en utmaning. Tidigare metoder för att fånga kläder från 3D-skanningar har begränsats till enstaka plagg och enkla rörelser, brist på detaljer, eller kräver specialiserade texturmönster. Här tar vi itu med problemet med att fånga vanliga kläder på fullt klädda människor i rörelse. Människor bär vanligtvis flera klädesplagg åt gången. För att uppskatta formen på sådana kläder, spåra dem över tiden och göra dem trovärdiga, måste varje plagg segmenteras från de andra och kroppen. Vår ClothCap metod använder en ny multi-part 3D-modell av klädda kroppar, automatiskt delar varje plagg, uppskattar den minimalt klädda kroppsform och posera under kläderna, och spår 3D deformationer av kläder över tid. Vi uppskattar plaggen och deras rörelse från 4D-skanningar; det vill säga högupplösta 3D-skanningar av motivet i rörelse vid 60 fps. DuthCap kan fånga en klädd person i rörelse, extrahera sina kläder, och rikta om kläderna till nya kroppsformer; detta ger ett steg mot virtuell försök.
Pons-Moll m.fl. REF uppskattar en minimalt klädd form och använder retargeting för att kartlägga kroppsformen i olika storlekar och poser.
ClothCap: seamless 4D clothing capture and retargeting
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}