Abstrakt. Vi presenterar en ny metod för att generera exakt och realistisk kläddeformation från verklig datainsamling. Tidigare metoder för realistiska klädmodellering bygger främst på intensiv beräkning av fysikbaserad simulering (med många heuristiska parametrar), medan modeller som rekonstrueras från visuella observationer vanligtvis lider av brist på geometriska detaljer. Här föreslår vi ett originalramverk bestående av två moduler som arbetar gemensamt för att representera såväl global formdeformation som ytdetaljer med hög trohet. Globala formdeformationer återvinns från en subrymdsmodell som lärt sig av 3D-data från klädda människor i rörelse, medan högfrekventa detaljer läggs till normala kartor som skapats med hjälp av ett villkorligt Generativt Adversarial Network vars arkitektur är utformad för att upprätthålla realism och tidskonsistens. Detta leder till oöverträffad högkvalitativ rendering av kläder deformationssekvenser, där fina rynkor från (verklig) hög upplösning observationer kan återvinnas. Dessutom, eftersom modellen lär sig oberoende av kroppsform och pose, är ramen lämplig för applikationer som kräver retargeting (t.ex. body animation). Våra experiment visar originella resultat av hög kvalitet med en flexibel modell. Vi hävdar att ett helt datadrivet tillvägagångssätt för realistiska tygskrympning är möjligt.
REF tar en hybridmetod som kombinerar en statistisk modell för pose-baserad global deformation med ett villkorat generariellt nätverk för att lägga till detaljer på normala kartor för att producera finare rynkor.
DeepWrinkles: Accurate and Realistic Clothing Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}