DressRecon技术简介

一、基本定义

DressRecon是卡内基梅隆大学研究团队发布的一项新技术，它能够通过单目视频构建出还原服装细节的3D模型，实现高质量的人体重建。

二、技术优势

• 突破传统局限
  • 以往人体重建通常要求穿着紧身衣物，或需要多视角校准捕捉数据，甚至个性化扫描，难以大规模收集。而DressRecon特别适用于穿着宽松衣物或者与手持物体互动的场景，突破了这些局限。
• 创新处理方式
  • 它结合了通用的人体形态先验知识和特定视频的形体变形，能够在一段视频中进行优化。其核心是学习一个神经隐式模型，该模型能够将身体和衣物的变形分开处理，分别建立运动模型层。
• 利用先验知识
  • 为了捕捉衣物的细微几何特征，研究团队利用了图像基础的先验知识，包括人体姿态、表面法线和光流等。这些信息在优化过程中提供了额外的支持，使得重建的效果更加真实。

三、技术成果

• 高保真三维模型
  • DressRecon能够从单一的视频输入中提取出高保真的三维模型，甚至能通过进一步优化为明确的三维高斯体，以提高渲染质量，支持交互式可视化。
• 多角度渲染
  • 重建的虚拟人形象能够从任意角度进行渲染，展示出极具视觉冲击力的效果。
• 对比表现优秀
  • 团队还对比了DressRecon与多个基线技术在形状重建上的表现，结果表明，DressRecon在处理复杂变形结构时，展现出了更高的保真度