.png){kind=icon}
返回
Spatio-Temporal Garment Reconstruction Using Diffusion Mapping via Pattern Coordinates
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/tpami.2026.3728211.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
单目图像和视频重建3D着装人体是一个具有虚拟试穿、虚拟形象创建和混合现实应用基础的问题。尽管在人体恢复方面取得了显著进展，但准确重建服装几何形状（尤其是宽松服装）仍然是一个开放挑战。我们提出了一种统一的框架，用于从单幅图像和视频序列进行高保真3D服装重建。我们的方法结合隐式缝纫模式（ISP）与生成扩散模型，在2D UV空间中学习表现力强的服装形状先验。利用这些先验，我们引入一个映射模型，建立图像像素、UV模式坐标和3D几何形状之间的对应关系，从而能够从单幅图像准确详细地重建服装。我们进一步通过引入具有测试时引导的空间-时间扩散方案，将此框架扩展到动态重建，以强制执行长程时间一致性。我们还开发了基于解析投影的约束，在可见区域保持图像对齐的几何形状，同时在时间上强制执行遮挡区域的连贯补全。尽管我们仅使用合成的模拟布料数据进行训练，但该方法在真实图像上具有良好的泛化能力，并且在紧身和宽松服装上均一致优于现有方法。重建的服装保留了精细的几何细节，同时展现出真实的动态运动，支持纹理编辑、服装重定向和动画等下游应用。
Keyword:
3D Garment Reconstruction
Garment Dynamics
Diffusion Models
期刊
IF:
18.6
论文数:
1.0K
被引数:
9.8W
机构
引用论文
暂无论文信息