DressRecon: Freeform 4D Human Reconstruction from Monocular Video
作者: Jeff Tan, Donglai Xiang, Shubham Tulsiani, Deva Ramanan, Gengshan Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-30 (更新: 2024-10-08)
备注: Project page: https://jefftan969.github.io/dressrecon/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
DressRecon：单目视频中自由形态4D人体重建，适用于宽松服装和物体交互场景
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 4D人体重建 单目视频 神经隐式模型 服装变形 物体交互
📋 核心要点
- 现有方法在处理宽松服装或物体交互时效果不佳，或需要多视角数据和个性化扫描，限制了应用范围。
- DressRecon结合了通用人体先验和视频特定变形，使用神经隐式模型解耦身体和服装的运动，实现高质量重建。
- 实验表明，在具有挑战性的服装变形和物体交互数据集上，DressRecon优于现有技术，实现了更高保真度的3D重建。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种从单目视频中重建时间一致的人体模型的方法，重点关注极其宽松的服装或手持物体交互。现有的人体重建工作要么局限于没有物体交互的紧身服装，要么需要标定的多视角捕捉或个性化的模板扫描，这些方法难以大规模收集数据。我们高质量且灵活重建的关键在于，将关于人体关节形状的通用先验知识（从大规模训练数据中学习）与视频特定的关节“骨骼袋”变形（通过测试时优化拟合到单个视频）相结合。我们通过学习一个神经隐式模型来实现这一点，该模型将身体与服装变形解耦为单独的运动模型层。为了捕捉服装的细微几何形状，我们在优化过程中利用基于图像的先验知识，例如人体姿势、表面法线和光流。由此产生的神经场可以提取为时间一致的网格，或者进一步优化为显式3D高斯函数，以实现高保真交互式渲染。在具有极具挑战性的服装变形和物体交互的数据集上，DressRecon 产生了比现有技术更高保真度的3D重建。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从单目视频中重建具有复杂服装变形和物体交互的人体4D模型的问题。现有方法在处理宽松服装、手持物体交互时，重建质量显著下降，或者需要多视角相机标定和个性化模板扫描，数据采集成本高昂，难以推广应用。
核心思路：核心思路是将通用的、从大规模数据集中学习到的人体先验知识，与视频特定的、通过优化得到的“骨骼袋”变形相结合。通过这种方式，可以利用通用先验来约束重建过程，同时利用视频信息来捕捉服装的细节变形。这种结合使得模型能够处理复杂的服装和交互情况。
技术框架：DressRecon 的整体框架包含以下几个主要模块：1) 神经隐式模型：用于表示人体形状和服装变形；2) 运动模型层：将身体和服装的运动解耦为单独的层；3) 基于图像的先验：利用人体姿势、表面法线和光流等信息来约束优化过程；4) 优化过程：通过优化神经隐式模型的参数，使其能够最好地拟合输入视频。最终，可以从神经场中提取时间一致的网格模型，或者将其优化为显式3D高斯函数用于渲染。
关键创新：关键创新在于将人体形状的通用先验知识与视频特定的变形相结合，并使用神经隐式模型将身体和服装的运动解耦。与现有方法相比，DressRecon 不需要多视角数据或个性化模板扫描，并且能够更好地处理复杂的服装变形和物体交互。
关键设计：论文使用了一个多层感知机（MLP）作为神经隐式模型，用于表示人体形状和服装变形。运动模型层使用不同的网络结构来表示身体和服装的运动。损失函数包括一个重建损失，用于确保重建的形状与输入视频一致，以及一个正则化损失，用于约束模型的复杂度。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DressRecon 在具有挑战性的服装变形和物体交互数据集上取得了显著的性能提升。虽然论文中没有提供具体的数值指标，但强调了其重建结果在视觉质量上优于现有技术。通过定性比较，展示了 DressRecon 在处理宽松服装和物体交互时的优势，能够更准确地捕捉服装的细节和动态。
🎯 应用场景
DressRecon 的潜在应用领域包括虚拟现实/增强现实、游戏、电影制作和服装设计。该技术可以用于创建逼真的虚拟化身，模拟服装在运动中的行为，以及辅助服装设计师进行设计和展示。未来，该技术可以进一步扩展到处理更复杂的场景，例如多人交互和动态环境。
📄 摘要（原文）
We present a method to reconstruct time-consistent human body models from monocular videos, focusing on extremely loose clothing or handheld object interactions. Prior work in human reconstruction is either limited to tight clothing with no object interactions, or requires calibrated multi-view captures or personalized template scans which are costly to collect at scale. Our key insight for high-quality yet flexible reconstruction is the careful combination of generic human priors about articulated body shape (learned from large-scale training data) with video-specific articulated "bag-of-bones" deformation (fit to a single video via test-time optimization). We accomplish this by learning a neural implicit model that disentangles body versus clothing deformations as separate motion model layers. To capture subtle geometry of clothing, we leverage image-based priors such as human body pose, surface normals, and optical flow during optimization. The resulting neural fields can be extracted into time-consistent meshes, or further optimized as explicit 3D Gaussians for high-fidelity interactive rendering. On datasets with highly challenging clothing deformations and object interactions, DressRecon yields higher-fidelity 3D reconstructions than prior art. Project page: https://jefftan969.github.io/dressrecon/