Human as Points: Explicit Point-based 3D Human Reconstruction from Single-view RGB Images
作者: Yingzhi Tang, Qijian Zhang, Junhui Hou, Yebin Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-06 (更新: 2025-03-09)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出HaP框架以解决单视角人类重建的灵活性和鲁棒性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 单视角重建 点云处理 显式表示 几何结构 深度学习 人类重建 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有单视角人类重建方法在灵活性、可泛化性和鲁棒性等方面存在局限，影响了其实际应用。
- 本文提出的HaP框架通过显式点云表示，解决了隐式学习过程中的模糊性和控制性不足问题。
- 实验结果表明，HaP在定量性能上比现有方法提高了20%到40%，并在定性结果上表现优越。
📝 摘要（中文）
近年来，单视角人类重建领域的研究趋势集中在通过显式身体形状先验约束的深度隐式函数学习上。尽管与传统处理流程相比，现有学习方法在性能上取得了显著提升，但在灵活性、可泛化性、鲁棒性和表示能力等方面仍存在不同程度的局限。为全面解决这些问题，本文提出了一种显式点云基础的人类重建框架HaP，该框架采用点云作为目标几何结构的中间表示。我们的研究表明，HaP在3D几何空间中实现了完全显式的点云估计、操作、生成和精炼，避免了隐式学习过程中的模糊性和控制性不足。实验结果显示，HaP在定量性能上比当前最先进的方法提高了20%到40%，并且在定性结果上也表现更佳。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决单视角人类重建中的灵活性和鲁棒性问题。现有方法多依赖隐式学习，导致在控制和表示能力上存在不足。
核心思路：HaP框架采用显式点云作为中间表示，进行点云的估计、操作、生成和精炼，避免了隐式方法的模糊性，增强了对几何结构的控制。
技术框架：HaP的整体架构包括点云估计模块、点云操作模块、点云生成模块和点云精炼模块，各模块协同工作以实现高质量的人类重建。
关键创新：HaP的最大创新在于其完全显式的点云处理流程，与现有隐式学习方法相比，提供了更高的可控性和准确性。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化点云的几何特性，并结合了多种点云建模架构和处理技术，以提升重建效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，HaP框架在定量性能上相比当前最先进的方法提高了20%到40%。在定性结果上，HaP也展现出更优的表现，表明其在单视角人类重建任务中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、动画制作和人机交互等。通过提供高质量的人类重建，HaP框架能够显著提升这些领域中的用户体验和交互效果，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The latest trends in the research field of single-view human reconstruction devote to learning deep implicit functions constrained by explicit body shape priors. Despite the remarkable performance improvements compared with traditional processing pipelines, existing learning approaches still show different aspects of limitations in terms of flexibility, generalizability, robustness, and/or representation capability. To comprehensively address the above issues, in this paper, we investigate an explicit point-based human reconstruction framework called HaP, which adopts point clouds as the intermediate representation of the target geometric structure. Technically, our approach is featured by fully-explicit point cloud estimation, manipulation, generation, and refinement in the 3D geometric space, instead of an implicit learning process that can be ambiguous and less controllable. The overall workflow is carefully organized with dedicated designs of the corresponding specialized learning components as well as processing procedures. Extensive experiments demonstrate that our framework achieves quantitative performance improvements of 20% to 40% over current state-of-the-art methods, and better qualitative results. Our promising results may indicate a paradigm rollback to the fully-explicit and geometry-centric algorithm design, which enables to exploit various powerful point cloud modeling architectures and processing techniques. We will make our code and data publicly available at https://github.com/yztang4/HaP.