HFGaussian: Learning Generalizable Gaussian Human with Integrated Human Features

📄 arXiv: 2411.03086v1 📥 PDF

作者: Arnab Dey, Cheng-You Lu, Andrew I. Comport, Srinath Sridhar, Chin-Teng Lin, Jean Martinet

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-05

💡 一句话要点

HFGaussian：提出融合人体特征的可泛化高斯人体建模方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 高斯溅射 3D人体建模 姿态估计 可泛化 特征融合

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯溅射方法要么使用参数化人体模型作为额外信息，要么缺乏人体生物力学特征等底层结构。
  2. HFGaussian通过结合姿态回归网络和特征溅射技术，利用可泛化的高斯溅射技术来表示人体及其相关特征。
  3. 实验结果表明，HFGaussian在实时性和性能上均优于现有3D人体建模方法，尤其是在人体特征估计方面。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HFGaussian的新方法，用于从稀疏输入图像中实时估计新视角和人体特征（如3D骨骼、3D关键点和稠密姿态），速度达到25 FPS。该方法利用可泛化的高斯溅射技术来表示人体及其相关特征，从而实现高效且可泛化的重建。通过结合姿态回归网络和特征溅射技术与高斯溅射，HFGaussian展示了优于现有3D人体方法的性能，突显了具有集成生物力学的3D人体表示的潜力。我们通过与最新的最先进的人体高斯溅射和姿态估计技术进行全面评估，证明了HFGaussian的实时性和最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于高斯溅射的3D人体建模方法，要么依赖于参数化人体模型，限制了其泛化能力；要么缺乏对人体生物力学特征的建模，导致无法支持需要人体结构信息的应用。因此，如何实现既能高效重建3D人体，又能准确估计人体特征（如骨骼、关键点和姿态）的可泛化方法是一个挑战。

核心思路：HFGaussian的核心思路是将可泛化的高斯溅射技术与姿态回归网络和特征溅射技术相结合。通过高斯溅射表示人体几何和外观，利用姿态回归网络预测人体姿态，并将预测的姿态信息通过特征溅射的方式融入到高斯表示中。这样，每个高斯不仅包含了几何和外观信息，还包含了人体特征信息，从而实现人体特征的准确估计。

技术框架：HFGaussian的整体框架包含以下几个主要模块：1) 可泛化高斯溅射模块：用于从输入图像中学习人体的3D高斯表示。2) 姿态回归网络：用于预测输入图像中的人体姿态（3D骨骼、3D关键点和稠密姿态）。3) 特征溅射模块：用于将姿态回归网络预测的人体特征信息融入到高斯表示中。4) 渲染模块：用于从新的视角渲染人体图像，并估计人体特征。

关键创新：HFGaussian的关键创新在于将姿态回归网络和特征溅射技术与高斯溅射相结合，从而实现了人体特征的集成建模。与现有方法相比，HFGaussian不需要依赖参数化人体模型，具有更好的泛化能力；同时，HFGaussian能够直接从高斯表示中估计人体特征，避免了额外的后处理步骤。

关键设计：HFGaussian的关键设计包括：1) 使用可微分的渲染方法，使得姿态回归网络和高斯溅射模块可以进行端到端的训练。2) 设计了一种新的特征溅射方法，用于将姿态回归网络预测的人体特征信息有效地融入到高斯表示中。3) 使用了L1损失和感知损失来约束渲染图像的质量，并使用了3D关键点损失和3D骨骼损失来约束人体特征估计的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HFGaussian在人体高斯溅射和姿态估计方面取得了最先进的性能。实验结果表明，HFGaussian能够从稀疏输入图像中实时重建高质量的3D人体，并准确估计人体特征。与现有方法相比，HFGaussian在姿态估计的准确率上提升了显著幅度，并且具有更好的泛化能力。该方法在多个公开数据集上进行了评估，验证了其有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

HFGaussian在虚拟现实、增强现实、游戏开发、动画制作、运动分析、远程医疗等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的虚拟化身，实现自然的人机交互，进行精确的运动捕捉和分析，以及提供个性化的远程医疗服务。该研究的实际价值在于提供了一种高效且可泛化的3D人体建模方法，为各种需要人体信息的应用提供了基础。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in radiance field rendering show promising results in 3D scene representation, where Gaussian splatting-based techniques emerge as state-of-the-art due to their quality and efficiency. Gaussian splatting is widely used for various applications, including 3D human representation. However, previous 3D Gaussian splatting methods either use parametric body models as additional information or fail to provide any underlying structure, like human biomechanical features, which are essential for different applications. In this paper, we present a novel approach called HFGaussian that can estimate novel views and human features, such as the 3D skeleton, 3D key points, and dense pose, from sparse input images in real time at 25 FPS. The proposed method leverages generalizable Gaussian splatting technique to represent the human subject and its associated features, enabling efficient and generalizable reconstruction. By incorporating a pose regression network and the feature splatting technique with Gaussian splatting, HFGaussian demonstrates improved capabilities over existing 3D human methods, showcasing the potential of 3D human representations with integrated biomechanics. We thoroughly evaluate our HFGaussian method against the latest state-of-the-art techniques in human Gaussian splatting and pose estimation, demonstrating its real-time, state-of-the-art performance.