SAT: Supervisor Regularization and Animation Augmentation for Two-process Monocular Texture 3D Human Reconstruction

📄 arXiv: 2508.19688v1 📥 PDF

作者: Gangjian Zhang, Jian Shu, Nanjie Yao, Hao Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-27

备注: 10 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出SAT框架以解决单目纹理3D人类重建中的几何模糊问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 单目重建 3D人类建模 几何融合 监督学习 动画增强

📋 核心要点

  1. 现有单目纹理3D人类重建方法面临几何模糊和3D训练数据稀缺的挑战，导致重建质量不高。
  2. 论文提出SAT框架，通过统一学习多种几何先验，结合监督特征正则化和在线动画增强模块，提升重建效果。
  3. 在两个基准测试上的实验结果显示，SAT框架在重建质量上显著优于当前最先进的方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

单目纹理3D人类重建旨在仅通过单张正面RGB图像创建完整的3D数字化身。然而，单一2D图像固有的几何模糊性和3D人类训练数据的稀缺性是限制该领域进展的主要障碍。为了解决这些问题，现有方法采用先验几何估计网络来推导各种人类几何形态，但在有效整合这些模态时面临困难，导致视图不一致，如面部畸变。为此，我们提出了一种两步3D人类重建框架SAT，能够统一学习多种先验几何，并重建高质量的纹理3D化身。我们还引入了监督特征正则化模块，通过多视角网络提供中间特征作为训练监督，从而更好地融合这些几何先验。此外，我们提出了在线动画增强模块，通过构建单次前馈动画网络，在线增强大量样本以提高模型训练效果。大量实验表明，我们的方法优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决单目纹理3D人类重建中的几何模糊性和3D训练数据稀缺问题。现有方法在整合多种几何模态时存在困难，导致重建结果的不一致性，尤其是在面部细节上。

核心思路：论文提出的SAT框架通过两步重建过程，统一学习多种几何先验，利用监督特征正则化模块增强几何学习效果，从而提高重建的准确性和一致性。

技术框架：SAT框架主要包括两个模块：监督特征正则化模块和在线动画增强模块。前者通过多视角网络提供中间特征作为训练监督，后者通过单次前馈动画网络在线生成大量样本以丰富训练数据。

关键创新：最重要的创新在于引入了监督特征正则化模块，使得不同几何先验能够更好地融合，解决了现有方法在几何整合上的不足。与传统方法相比，SAT框架在重建过程中实现了更高的几何一致性。

关键设计：在网络结构上，SAT框架采用了多视角网络结构，以便于特征的提取和融合。损失函数设计上，结合了重建损失和正则化损失，以确保重建质量和几何一致性。

📊 实验亮点

在两个基准测试上，SAT框架的重建质量显著优于现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%，验证了其在几何一致性和细节重建方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和数字人类建模等。通过提供高质量的3D人类重建，SAT框架能够在这些领域中实现更真实的用户体验和交互效果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Monocular texture 3D human reconstruction aims to create a complete 3D digital avatar from just a single front-view human RGB image. However, the geometric ambiguity inherent in a single 2D image and the scarcity of 3D human training data are the main obstacles limiting progress in this field. To address these issues, current methods employ prior geometric estimation networks to derive various human geometric forms, such as the SMPL model and normal maps. However, they struggle to integrate these modalities effectively, leading to view inconsistencies, such as facial distortions. To this end, we propose a two-process 3D human reconstruction framework, SAT, which seamlessly learns various prior geometries in a unified manner and reconstructs high-quality textured 3D avatars as the final output. To further facilitate geometry learning, we introduce a Supervisor Feature Regularization module. By employing a multi-view network with the same structure to provide intermediate features as training supervision, these varied geometric priors can be better fused. To tackle data scarcity and further improve reconstruction quality, we also propose an Online Animation Augmentation module. By building a one-feed-forward animation network, we augment a massive number of samples from the original 3D human data online for model training. Extensive experiments on two benchmarks show the superiority of our approach compared to state-of-the-art methods.