DressRecon：从单目视频重建出包含形状、外观和动态变化的4D人体模型

DressRecon简介

DressRecon是一种创新的4D人体重建方法，旨在从单目视频中生成时间一致的人体模型，特别关注宽松衣物和手持物体的动态交互。该技术由卡内基梅隆大学的研究团队开发，结合了分层的骨骼袋变形模型，能够有效分离身体与衣物的运动。通过利用基于图像的先验知识，如人体姿态、表面法线和光流，DressRecon在优化过程中实现了更高的稳定性和可行性。最终，生成的神经场可提取为时间一致的网格，或进一步优化为高保真的3D高斯模型，以实现高质量的交互式渲染。实验结果表明，DressRecon在处理复杂的衣物变形和物体交互方面表现优异，超越了现有的重建方法，展现了其在动态场景中的广泛应用潜力。

DressRecon主要功能

1. 4D人体重建：从单目视频重建出包含形状、外观和动态变化的4D人体模型。
2. 时间一致性：生成的人体模型在时间维度上保持一致性，适合动态场景。
3. 宽松衣物处理：特别针对宽松衣物和配饰的变形进行建模和重建。
4. 交互式渲染：支持将重建的模型用于高保真的交互式渲染应用。

DressRecon技术原理

1. 分层骨骼袋模型（Hierarchical Bag-of-Bones Deformation）：
   • 将身体和衣物的变形分解为独立的运动层，分别处理。
   • 使用骨骼袋（bag-of-bones）模型来驱动规范几何体的运动。
2. 图像先验知识（Image-based Priors）：
   • 结合人体姿态、表面法线和光流等图像先验知识，提高优化过程的可解性。
   • 利用这些先验作为优化过程中的额外信号，以增强模型的几何和运动捕捉能力。
3. 神经隐式模型（Neural Implicit Model）：
   • 通过学习将身体与衣物变形作为独立的运动模型层进行解耦。
   • 利用深度学习框架来表示和优化人体模型。
4. 优化与渲染（Optimization and Rendering）：
   • 通过可微分渲染技术优化神经场，减少重建误差。
   • 将优化后的神经隐式表面提取为时间一致的网格，或转换为显式的3D高斯模型以提高渲染质量。
5. 3D高斯细化（3D Gaussian Refinement）：
   • 引入一个细化阶段，将隐式神经身体转换为3D高斯，同时保持运动场设计。
   • 这种表示方法更适合于提取表面，且在添加新几何形状时不需要进行全局更改。

DressRecon应用场景

1. 虚拟试衣：用户可以在虚拟环境中试穿宽松衣物，查看服装在不同动作下的效果。
2. 电影和游戏制作：用于生成或增强电影和游戏中的动态角色，尤其是那些涉及复杂衣物的角色。
3. 增强现实（AR）：在AR应用中，为用户实时生成与真实世界互动的虚拟角色或物体。
4. 时尚设计：设计师可以利用这一技术预览服装设计在动态人体上的效果，加速设计迭代。
5. 动作捕捉：在动作捕捉领域，用于捕捉演员的动作并将其映射到虚拟角色上，提高动画的真实性。
6. 在线教育和培训：创建虚拟教练或学员，用于线上运动指导、舞蹈教学等场景，提供更加直观的互动体验。

DressRecon项目入口

• 官方项目主页：https://jefftan969.github.io/dressrecon/
• GitHub源码库：https://github.com/jefftan969/dressrecon
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2409.20563