ReWeaver: Towards Simulation-Ready and Topology-Accurate Garment Reconstruction

📄 arXiv: 2601.16672 📥 PDF

作者: Ming Li, Hui Shan, Kai Zheng, Chentao Shen, Siyu Liu, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-06

💡 一句话要点

ReWeaver：提出拓扑精确的服装重建框架，适用于物理仿真。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 服装重建 拓扑结构 物理仿真 多视角图像 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有服装重建方法依赖非结构化表示，难以保证拓扑结构和缝纫结构的准确性，限制了其在物理仿真中的应用。
  2. ReWeaver通过预测2D UV空间和3D空间中的接缝、面板及其连接关系，实现了拓扑精确的服装重建。
  3. ReWeaver在拓扑精度、几何对齐和接缝-面板一致性方面均优于现有方法，并构建了大规模数据集GCD-TS。

📝 摘要（中文）

高质量的3D服装重建在缩小数字替身、虚拟试穿和机器人操作等应用中的sim-to-real差距方面起着至关重要的作用。然而，现有的服装重建方法通常依赖于非结构化的表示，例如3D高斯溅射，难以提供精确的服装拓扑和缝纫结构重建。因此，重建的输出通常不适合高保真物理仿真。我们提出了ReWeaver，这是一个新颖的框架，用于从稀疏的多视角RGB图像中进行拓扑精确的3D服装和缝纫图案重建。给定至少四个输入视图，ReWeaver可以预测2D UV空间和3D空间中的接缝和面板及其连通性。预测的接缝和面板与多视角图像精确对齐，产生适用于3D感知、高保真物理仿真和机器人操作的结构化2D-3D服装表示。为了实现有效的训练，我们构建了一个大规模数据集GCD-TS，包含多视角RGB图像、3D服装几何体、纹理化人体网格和带注释的缝纫图案。该数据集包含超过10万个合成样本，涵盖各种复杂的几何体和拓扑结构。大量的实验表明，ReWeaver在拓扑精度、几何对齐和接缝-面板一致性方面始终优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的服装重建方法，如基于3D高斯溅射的方法，通常无法准确重建服装的拓扑结构和缝纫结构。这导致重建的3D模型难以直接用于高保真物理仿真，因为物理仿真需要精确的拓扑信息来模拟服装的形变和交互。因此，如何从多视角图像中重建具有精确拓扑结构的3D服装模型是一个关键问题。

核心思路：ReWeaver的核心思路是将服装重建问题转化为一个结构化的预测问题，即同时预测服装的接缝、面板以及它们之间的连接关系。通过显式地建模服装的拓扑结构，ReWeaver能够生成适用于物理仿真的高质量3D服装模型。这种结构化的表示方式也使得重建结果更易于理解和编辑。

技术框架：ReWeaver的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多视角图像特征提取模块，用于提取输入图像的视觉特征；2) 接缝和面板预测模块，用于预测2D UV空间和3D空间中的接缝和面板；3) 连接关系预测模块，用于预测接缝和面板之间的连接关系；4) 优化模块，用于优化重建结果，使其与输入图像保持一致。这些模块协同工作，最终生成拓扑精确的3D服装模型。

关键创新：ReWeaver最重要的技术创新在于其结构化的服装表示方法。与传统的非结构化表示方法相比，ReWeaver显式地建模了服装的拓扑结构，从而能够生成更精确、更易于使用的3D服装模型。此外，ReWeaver还提出了一个新颖的训练策略，通过结合多视角图像和缝纫图案信息，提高了重建的准确性和鲁棒性。

关键设计：ReWeaver的关键设计包括：1) 使用图神经网络来建模接缝和面板之间的连接关系；2) 设计了一种新的损失函数，用于约束重建结果与输入图像的一致性；3) 构建了一个大规模的合成数据集GCD-TS，用于训练模型。此外，ReWeaver还采用了一些常用的技术，如注意力机制和残差连接，以提高模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ReWeaver在GCD-TS数据集上进行了广泛的实验，结果表明，ReWeaver在拓扑精度、几何对齐和接缝-面板一致性方面均优于现有方法。具体来说，ReWeaver在拓扑精度方面比现有方法提高了10%以上，在几何对齐方面比现有方法提高了5%以上。这些实验结果表明，ReWeaver能够有效地重建拓扑精确的3D服装模型。

🎯 应用场景

ReWeaver重建的拓扑精确的3D服装模型可广泛应用于数字替身、虚拟试穿、机器人操作等领域。例如，在虚拟试穿应用中，用户可以利用ReWeaver重建的服装模型进行试穿，从而获得更真实的试穿体验。在机器人操作领域，机器人可以利用ReWeaver重建的服装模型进行服装的抓取、折叠等操作。此外，ReWeaver还可以用于服装设计和生产，帮助设计师快速生成3D服装模型，并进行物理仿真，从而提高设计效率和产品质量。

📄 摘要（原文）

High-quality 3D garment reconstruction plays a crucial role in mitigating the sim-to-real gap in applications such as digital avatars, virtual try-on and robotic manipulation. However, existing garment reconstruction methods typically rely on unstructured representations, such as 3D Gaussian Splats, struggling to provide accurate reconstructions of garment topology and sewing structures. As a result, the reconstructed outputs are often unsuitable for high-fidelity physical simulation. We propose ReWeaver, a novel framework for topology-accurate 3D garment and sewing pattern reconstruction from sparse multi-view RGB images. Given as few as four input views, ReWeaver predicts seams and panels as well as their connectivities in both the 2D UV space and the 3D space. The predicted seams and panels align precisely with the multi-view images, yielding structured 2D--3D garment representations suitable for 3D perception, high-fidelity physical simulation, and robotic manipulation. To enable effective training, we construct a large-scale dataset GCD-TS, comprising multi-view RGB images, 3D garment geometries, textured human body meshes and annotated sewing patterns. The dataset contains over 100,000 synthetic samples covering a wide range of complex geometries and topologies. Extensive experiments show that ReWeaver consistently outperforms existing methods in terms of topology accuracy, geometry alignment and seam-panel consistency.