Gaussian Control with Hierarchical Semantic Graphs in 3D Human Recovery
作者: Hongsheng Wang, Weiyue Zhang, Sihao Liu, Xinrui Zhou, Jing Li, Zhanyun Tang, Shengyu Zhang, Fei Wu, Feng Lin
分类: cs.CV
发布日期: 2024-05-21 (更新: 2024-06-22)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出HUGS框架，利用层级语义图控制3D高斯模型，提升人体3D重建质量
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D人体重建 高斯溅射 层级语义图 几何拓扑 特征解耦
📋 核心要点
- 现有3D人体重建方法忽略了人体部位间的几何复杂性和拓扑关系，导致重建质量受限。
- HUGS框架利用层级语义图显式建模人体部位间的关系，并解耦高频特征以提升细节。
- 实验表明，HUGS在人体重建，特别是表面细节和身体部位连接处的重建上，性能优越。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为层级图人体高斯控制（HUGS）的框架，用于实现高保真的人体3D重建。现有方法主要依赖于2D像素级监督，忽略了人体不同部位的几何复杂性和拓扑关系。HUGS框架利用人体部位的显式语义先验来确保几何拓扑的一致性，从而能够捕捉身体部位之间复杂的几何和拓扑关联。此外，该方法将高频特征从全局人体特征中解耦出来，以细化身体部位的表面细节。大量实验表明，该方法在人体重建方面表现出优越的性能，尤其是在增强表面细节和准确重建身体部位连接处方面。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于3D高斯溅射（3DGS）的人体3D重建方法主要依赖于2D像素级别的监督，忽略了人体不同部位之间复杂的几何形状和拓扑关系。这导致重建结果在身体部位的连接处不够准确，表面细节也无法很好地捕捉，限制了重建的真实感和保真度。
核心思路：HUGS框架的核心思路是引入人体部位的语义先验知识，并以层级图的形式显式地建模这些部位之间的关系。通过这种方式，可以约束3D高斯模型的优化过程，使其更好地符合人体结构的几何和拓扑约束。同时，通过解耦高频特征，可以更有效地捕捉和重建人体表面的细节。
技术框架：HUGS框架主要包含以下几个模块：1) 层级语义图构建模块：利用先验知识构建人体部位的层级语义图，该图描述了不同部位之间的父子关系和连接关系。2) 高斯控制模块：利用层级语义图对3D高斯模型的参数进行约束，确保重建结果符合人体结构的几何和拓扑约束。3) 特征解耦模块：将全局人体特征和高频细节特征进行解耦，分别用于控制整体形状和表面细节。4) 渲染模块：将优化后的3D高斯模型渲染成图像，并与真实图像进行比较，计算损失函数。
关键创新：HUGS框架的关键创新在于：1) 引入层级语义图：显式地建模人体部位之间的关系，从而更好地约束3D高斯模型的优化过程。2) 特征解耦：将全局特征和高频特征进行解耦，从而更有效地捕捉和重建人体表面的细节。
关键设计：在层级语义图构建方面，使用了预定义的骨骼结构和部位分割信息。在高斯控制模块中，使用了基于图的正则化损失函数，以约束相邻高斯模型的参数。在特征解耦模块中，使用了卷积神经网络来提取全局特征和高频特征，并使用注意力机制来融合这些特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HUGS框架在人体3D重建任务上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，HUGS在表面细节的重建方面表现出更强的能力，尤其是在身体部位的连接处，重建结果更加准确和自然。定量评估指标显示，HUGS在重建精度和完整性方面均优于其他基线方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、动画制作等领域，能够提供更逼真、更精细的3D人体模型。在医疗健康领域，可以用于创建个性化的3D人体模型，辅助诊断和治疗。此外，该技术还可以应用于智能监控、人机交互等领域，具有广泛的应用前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
Although 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently made progress in 3D human reconstruction, it primarily relies on 2D pixel-level supervision, overlooking the geometric complexity and topological relationships of different body parts. To address this gap, we introduce the Hierarchical Graph Human Gaussian Control (HUGS) framework for achieving high-fidelity 3D human reconstruction. Our approach involves leveraging explicitly semantic priors of body parts to ensure the consistency of geometric topology, thereby enabling the capture of the complex geometrical and topological associations among body parts. Additionally, we disentangle high-frequency features from global human features to refine surface details in body parts. Extensive experiments demonstrate that our method exhibits superior performance in human body reconstruction, particularly in enhancing surface details and accurately reconstructing body part junctions. Codes are available at https://wanghongsheng01.github.io/HUGS/.