Dress Anyone : Automatic Physically-Based Garment Pattern Refitting
作者: Hsiao-yu Chen, Egor Larionov, Ladislav Kavan, Gene Lin, Doug Roble, Olga Sorkine-Hornung, Tuur Stuyck
分类: cs.GR
发布日期: 2024-05-29
💡 一句话要点
提出一种基于可微仿真的服装自动调整方法，实现服装图案的自动适配。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 服装设计 可微仿真 物理引擎 参数化建模 自动调整
📋 核心要点
- 现有服装行业依赖预设尺寸，难以满足所有体型需求，手工定制耗时且成本高昂。
- 该论文提出利用可微仿真技术，自动将服装图案适配到新的体型上，实现服装的个性化定制。
- 该方法生成的3D悬垂可直接用于游戏引擎，2D缝纫图案可用于现实服装制造。
📝 摘要（中文）
为了适应各种体型，合身的服装至关重要，无论是现实还是虚拟服装。行业内的常见做法是提供预先制作的不同服装尺寸，如小号、中号和大号。虽然这些尺寸可能适合某些人群，但通常会排除很大一部分人。相比之下，定制服装提供了一种解决方案，可以获得为每个人量身定制的服装。然而，手工定制非常耗时，需要专门的知识，因此无法大规模生产合身的服装。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，利用可微仿真来重新调整和悬垂3D服装及其相应的2D图案面板到新的体型上，从而实现只需设计一次服装，即可自动重新调整以支持多种体型和形状变化的工作流程。我们的方法支持下游应用，其中我们优化的3D悬垂可以直接导入游戏引擎或其他应用程序。我们的2D缝纫图案可以实现精确的基于物理的仿真，并能够制造现实世界的服装。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决服装定制中，手工调整耗时且无法规模化的问题。现有方法依赖预设尺寸，无法满足所有体型需求，导致服装不合身。因此，需要一种自动化的服装调整方法，能够根据不同的体型，快速生成合适的服装图案。
核心思路：论文的核心思路是利用可微仿真技术，将服装的2D图案和3D模型进行关联，通过优化算法，自动调整2D图案，使其在3D人体模型上产生理想的悬垂效果。可微仿真使得优化过程可以进行梯度下降，从而实现高效的自动调整。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 人体模型输入：输入目标体型的人体3D模型。2) 初始服装图案：提供初始的2D服装图案。3) 3D悬垂仿真：使用物理引擎模拟服装在人体模型上的悬垂效果。4) 可微渲染：将3D悬垂结果进行可微渲染，生成图像。5) 损失函数计算：计算渲染图像与目标图像之间的差异，作为损失函数。6) 优化器：使用优化器（如Adam）调整2D服装图案的参数，最小化损失函数。7) 迭代优化：重复步骤3-6，直到损失函数收敛。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于使用了可微仿真技术，使得服装的悬垂过程可以进行梯度反向传播，从而实现自动化的服装图案调整。与传统方法相比，该方法无需手动调整，大大提高了效率。
关键设计：关键设计包括：1) 参数化服装图案：使用参数化的方式表示2D服装图案，例如贝塞尔曲线或样条曲线。2) 物理引擎选择：选择合适的物理引擎，例如基于有限元的物理引擎，以保证仿真的准确性和稳定性。3) 损失函数设计：设计合适的损失函数，例如基于图像相似度的损失函数或基于关键点对齐的损失函数。4) 优化器选择：选择合适的优化器，例如Adam或SGD，以保证优化过程的收敛速度和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文提出了一种基于可微仿真的服装自动调整方法，能够自动将服装图案适配到新的体型上。实验结果表明，该方法能够有效地生成合身的服装，并且可以应用于不同的体型和服装款式。该方法生成的3D悬垂可以直接导入游戏引擎，2D缝纫图案可用于现实服装制造。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟试衣、游戏角色定制、个性化服装设计等领域。通过该技术，用户可以方便地生成适合自己体型的服装，提高购物体验和服装定制效率。未来，该技术有望应用于大规模定制生产，实现服装行业的智能化升级。
📄 摘要（原文）
Well-fitted clothing is essential for both real and virtual garments to enable self-expression and accurate representation for a large variety of body types. Common practice in the industry is to provide a pre-made selection of distinct garment sizes such as small, medium and large. While these may cater to certain groups of individuals that fall within this distribution, they often exclude large sections of the population. In contrast, individually tailored clothing offers a solution to obtain custom-fit garments that are tailored to each individual. However, manual tailoring is time-consuming and requires specialized knowledge, prohibiting the approach from being applied to produce fitted clothing at scale. To address this challenge, we propose a novel method leveraging differentiable simulation for refitting and draping 3D garments and their corresponding 2D pattern panels onto a new body shape, enabling a workflow where garments only need to be designed once, in a single size, and they can be automatically refitted to support numerous body size and shape variations. Our method enables downstream applications, where our optimized 3D drape can be directly ingested into game engines or other applications. Our 2D sewing patterns allow for accurate physics-based simulations and enables manufacturing clothing for the real world.