Point cloud segmentation for 3D Clothed Human Layering
作者: Davide Garavaso, Federico Masi, Pietro Musoni, Umberto Castellani
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2025-08-07
💡 一句话要点
提出一种用于3D服装人体分层的点云分割方法，解决服装建模中语义信息缺失问题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 点云分割 服装建模 人体分层 深度学习 三维重建
📋 核心要点
- 现有3D形状分割方法主要面向场景理解，缺乏对服装建模的针对性，难以处理服装遮挡和层级关系。
- 提出一种新的3D点云分割范例，允许多个层同时与一个3D点相关联，实现服装人体分层。
- 构建了包含服装层ground truth的合成数据集，并验证了所提方法在合成和真实数据上的有效性。
📝 摘要（中文）
三维服装建模与仿真在时尚、娱乐和动画等领域中对创建虚拟形象至关重要。由于服装身体的巨大可变性，尤其是在生成逼真的褶皱方面，实现高质量的结果具有挑战性。三维扫描采集提供了对真实世界物体更精确的表示，但缺乏可以通过可靠的语义重建流程推断的语义信息。为此，形状分割在识别语义形状部分方面起着关键作用。然而，当前的3D形状分割方法是为场景理解和解释而设计的，只有少数工作致力于建模。在服装身体建模的背景下，分割是完全语义形状部分重建的初步步骤，即底层身体和相关的服装。这些部分代表了多个具有强烈重叠的层，这与提供不相交集合的标准分割方法形成对比。在这项工作中，我们提出了一种新的3D点云分割范例，其中每个3D点可以同时与不同的层相关联。通过这种方式，我们可以估计底层的身体部分和未见的服装区域，即被上方服装层遮挡的服装部分。我们将这种分割范例命名为服装人体分层。我们创建了一个新的合成数据集，该数据集模拟了非常逼真的3D扫描，并具有所涉及服装层的ground truth。我们提出并评估了不同的神经网络设置来处理3D服装分层。我们考虑了粗粒度和细粒度的逐层服装识别。我们的实验证明了在合成和真实世界扫描数据集上引入适当的服装领域分割策略的好处。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D形状分割方法主要面向场景理解，无法有效处理服装建模中存在的遮挡和层级关系。具体来说，服装通常由多个层组成，例如底层身体和多层服装，这些层之间存在重叠和遮挡，传统的分割方法难以准确区分这些层。此外，现有方法缺乏对服装语义信息的有效利用，导致分割结果难以用于后续的服装建模和仿真。
核心思路：论文的核心思路是提出一种新的3D点云分割范例，允许多个层同时与一个3D点相关联，从而实现服装人体分层。这种方法能够有效处理服装层之间的重叠和遮挡问题，并能够提取服装的语义信息。通过将每个3D点分配到多个层，可以更好地理解服装的结构和组成，从而为后续的服装建模和仿真提供更准确的基础。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据预处理：对3D点云数据进行清洗和标准化，例如去除噪声点和进行坐标归一化。2) 特征提取：从点云数据中提取特征，例如点云的几何特征和颜色特征。3) 分类：使用神经网络对每个点进行分类，将其分配到不同的服装层。4) 后处理：对分类结果进行后处理，例如去除孤立点和进行平滑处理。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了服装人体分层的概念，并设计了一种允许多个层同时与一个3D点相关联的分割方法。与传统的分割方法相比，该方法能够更好地处理服装层之间的重叠和遮挡问题，并能够提取服装的语义信息。此外，该方法还构建了一个包含服装层ground truth的合成数据集，为服装分割的研究提供了新的资源。
关键设计：在神经网络结构方面，论文尝试了不同的网络设置，包括PointNet、PointNet++等。损失函数方面，使用了交叉熵损失函数，并针对服装层之间的不平衡性进行了加权。在数据增强方面，使用了随机旋转、缩放和平移等方法来增加数据的多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了一个新的合成数据集，包含服装层ground truth，为服装分割研究提供资源。实验结果表明，所提出的服装人体分层方法在合成和真实数据集上均取得了良好的分割效果。通过引入针对服装领域的分割策略，性能得到了显著提升，但具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟试衣、游戏角色定制、电影特效制作等领域。通过对人体扫描数据进行服装分层，可以实现更逼真的服装建模和仿真，提升用户体验。未来，该技术有望应用于个性化服装设计、智能穿搭推荐等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
3D Cloth modeling and simulation is essential for avatars creation in several fields, such as fashion, entertainment, and animation. Achieving high-quality results is challenging due to the large variability of clothed body especially in the generation of realistic wrinkles. 3D scan acquisitions provide more accuracy in the representation of real-world objects but lack semantic information that can be inferred with a reliable semantic reconstruction pipeline. To this aim, shape segmentation plays a crucial role in identifying the semantic shape parts. However, current 3D shape segmentation methods are designed for scene understanding and interpretation and only few work is devoted to modeling. In the context of clothed body modeling the segmentation is a preliminary step for fully semantic shape parts reconstruction namely the underlying body and the involved garments. These parts represent several layers with strong overlap in contrast with standard segmentation methods that provide disjoint sets. In this work we propose a new 3D point cloud segmentation paradigm where each 3D point can be simultaneously associated to different layers. In this fashion we can estimate the underlying body parts and the unseen clothed regions, i.e., the part of a cloth occluded by the clothed-layer above. We name this segmentation paradigm clothed human layering. We create a new synthetic dataset that simulates very realistic 3D scans with the ground truth of the involved clothing layers. We propose and evaluate different neural network settings to deal with 3D clothing layering. We considered both coarse and fine grained per-layer garment identification. Our experiments demonstrates the benefit in introducing proper strategies for the segmentation on the garment domain on both the synthetic and real-world scan datasets.