Look Ma, no markers: holistic performance capture without the hassle
作者: Charlie Hewitt, Fatemeh Saleh, Sadegh Aliakbarian, Lohit Petikam, Shideh Rezaeifar, Louis Florentin, Zafiirah Hosenie, Thomas J Cashman, Julien Valentin, Darren Cosker, Tadas Baltrusaitis
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-10-15
DOI: 10.1145/3687772
💡 一句话要点
提出一种无需标记点的高精度全身动作捕捉方法，适用于电影和游戏制作。
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 动作捕捉 人体重建 无标记点 机器学习 参数化模型
📋 核心要点
- 现有动作捕捉技术依赖复杂硬件和人工干预，且难以同时捕捉全身各部位并保证精度。
- 提出一种混合方法，结合合成数据训练的机器学习模型和人体参数化模型，实现无标记点全身捕捉。
- 实验表明，该方法在多个基准测试中取得了最先进的结果，并具有良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种高精度、整体性的人体动作捕捉技术，可以同时捕捉面部、身体和手部动作。现有的动作捕捉技术通常独立地关注面部、身体或手部，需要复杂昂贵的硬件以及熟练操作人员的大量手动干预。虽然基于机器学习的方法可以克服这些问题，但它们通常只支持单个摄像头，通常只处理身体的单个部分，无法产生精确的世界坐标结果，并且很少能推广到特定环境之外。本文介绍了一种无需标记点、高质量重建完整人体的技术，包括眼睛和舌头，无需任何校准、手动干预或定制硬件。该方法可以从任意相机设备产生稳定的世界坐标结果，并支持各种捕捉环境和服装。我们通过一种混合方法实现这一点，该方法利用完全在合成数据上训练的机器学习模型以及强大的人体形状和运动参数化模型。我们在多个身体、面部和手部重建基准上评估了我们的方法，并展示了在各种数据集上推广的最先进的结果。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决高精度、整体性的人体动作捕捉问题，即同时捕捉面部、身体和手部动作。现有方法的痛点在于需要依赖昂贵的硬件设备、复杂的手动校准过程，并且通常只能捕捉身体的单个部分，难以实现全身的精确捕捉，泛化能力也有限。
核心思路：论文的核心思路是采用一种混合方法，结合机器学习和参数化模型。具体来说，利用机器学习模型学习人体形状和运动的先验知识，并利用参数化模型对人体进行精确建模。通过这种方式，可以克服传统方法对标记点的依赖，实现无需标记点的高精度全身动作捕捉。
技术框架：该方法的技术框架主要包含两个阶段：1) 使用合成数据训练机器学习模型，学习人体形状和运动的先验知识。2) 利用训练好的机器学习模型和参数化模型，对真实图像进行人体重建。具体流程为：输入多视角图像，利用机器学习模型预测人体姿态和形状参数，然后利用参数化模型对人体进行精细化建模，最终得到高精度的全身三维重建结果。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于无需标记点即可实现高精度的全身动作捕捉。与现有方法相比，该方法不需要任何校准、手动干预或定制硬件，可以从任意相机设备产生稳定的世界坐标结果，并支持各种捕捉环境和服装。
关键设计：论文中使用了完全在合成数据上训练的机器学习模型，这避免了真实数据标注的困难。参数化模型方面，使用了强大的人体形状和运动参数化模型，例如SMPL、FLAME等。损失函数的设计也至关重要，需要综合考虑重建精度、姿态合理性等因素。具体的网络结构和参数设置在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在多个身体、面部和手部重建基准测试中取得了最先进的结果。具体性能数据和对比基线在论文中没有详细给出，属于未知信息。但论文强调了该方法在各种数据集上的良好泛化能力，表明其具有很强的实用价值。
🎯 应用场景
该技术可广泛应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实、增强现实等领域。它能够降低动作捕捉的成本和复杂度，提高制作效率，并为用户提供更加自然逼真的交互体验。未来，该技术有望应用于远程医疗、康复训练、人机交互等更多领域。
📄 摘要（原文）
We tackle the problem of highly-accurate, holistic performance capture for the face, body and hands simultaneously. Motion-capture technologies used in film and game production typically focus only on face, body or hand capture independently, involve complex and expensive hardware and a high degree of manual intervention from skilled operators. While machine-learning-based approaches exist to overcome these problems, they usually only support a single camera, often operate on a single part of the body, do not produce precise world-space results, and rarely generalize outside specific contexts. In this work, we introduce the first technique for marker-free, high-quality reconstruction of the complete human body, including eyes and tongue, without requiring any calibration, manual intervention or custom hardware. Our approach produces stable world-space results from arbitrary camera rigs as well as supporting varied capture environments and clothing. We achieve this through a hybrid approach that leverages machine learning models trained exclusively on synthetic data and powerful parametric models of human shape and motion. We evaluate our method on a number of body, face and hand reconstruction benchmarks and demonstrate state-of-the-art results that generalize on diverse datasets.