Vi presenterar Multi-Garment Network (MGN), en metod för att förutsäga kroppsform och kläder, lager på toppen av SMPL [40] modellen från några bilder (1-8) av en video. Flera experiment visar att denna representation tillåter högre kontrollnivå jämfört med enstaka maskor eller voxel representationer av form. Vår modell gör det möjligt att förutsäga plaggets geometri, relatera den till kroppsformen och överföra den till nya kroppsformer och poser. För att träna MGN använder vi en digital garderob som innehåller 712 digitala plagg i korrespondens, som erhålls med en ny metod för att registrera en uppsättning klädmallar till en datauppsättning av verkliga 3D-scanningar av människor i olika kläder och poser. Kläder från den digitala garderoben, eller förutsägs av MGN, kan användas för att klä någon kroppsform i godtyckliga poser. Vi kommer att offentliggöra den digitala garderoben, MGN-modellen och koden för att klä SMPL med plaggen på [1].
På samma sätt gav REF en datauppsättning från 3D-skanningar.
Multi-Garment Net: Learning to Dress 3D People From Images
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}