GART: Gaussian Articulated Template Models
作者: Jiahui Lei, Yufu Wang, Georgios Pavlakos, Lingjie Liu, Kostas Daniilidis
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2023-11-27
备注: 13 pages, code available at https://www.cis.upenn.edu/~leijh/projects/gart/
💡 一句话要点
提出GART模型以高效捕捉和渲染非刚性关节对象
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 高斯模型 关节模板 非刚性变形 单目视频 可微渲染 实时渲染 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有方法在捕捉和渲染非刚性关节对象时效率低下，难以处理复杂的形变。
- GART模型通过使用移动的3D高斯混合体和可学习的前向皮肤化，提供了一种高效的几何和外观近似方法。
- 实验表明，GART能够在几秒内重建对象，并以超过150fps的速度渲染新姿态，显著提升了渲染效率。
📝 摘要（中文）
我们提出了高斯关节模板模型GART，这是一种显式、高效且富有表现力的表示方法，用于从单目视频中捕捉和渲染非刚性关节对象。GART利用移动的3D高斯混合体显式近似可变形对象的几何形状和外观。该模型借助可学习的前向皮肤化，利用类别模板模型先验（如SMPL、SMAL等），并通过新颖的潜在骨骼进一步推广到更复杂的非刚性变形。GART可以在几秒或几分钟内通过可微渲染从单目视频中重建，并以超过150fps的速度渲染新姿态。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决从单目视频中高效捕捉和渲染非刚性关节对象的问题。现有方法在处理复杂变形时往往效率低下，难以满足实时渲染的需求。
核心思路：GART模型的核心思路是利用移动的3D高斯混合体来显式近似可变形对象的几何形状和外观，同时结合可学习的前向皮肤化和潜在骨骼，以处理更复杂的非刚性变形。
技术框架：GART的整体架构包括数据输入、3D高斯混合体的构建、可微渲染模块和姿态生成模块。首先，从单目视频中提取特征，然后通过高斯混合体近似对象的几何形状，最后进行可微渲染以生成新姿态。
关键创新：GART的主要创新在于引入了移动的3D高斯混合体和潜在骨骼的概念，这使得模型能够更灵活地适应复杂的非刚性变形，与现有方法相比，显著提升了表现力和效率。
关键设计：在设计中，GART采用了可学习的前向皮肤化技术，结合了损失函数的优化，以确保重建的几何形状和外观的准确性。此外，模型的参数设置经过精心调整，以实现最佳的渲染速度和质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GART模型能够在几秒内完成对象重建，并以超过150fps的速度渲染新姿态，相较于现有方法，渲染效率提升显著。这一性能使得GART在实时应用中具有极大的优势。
🎯 应用场景
GART模型在动画制作、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。其高效的捕捉和渲染能力可以帮助创作者快速生成高质量的动态场景，提升用户体验。此外，该技术在医疗影像分析和运动捕捉等领域也有可能带来新的突破。
📄 摘要（原文）
We introduce Gaussian Articulated Template Model GART, an explicit, efficient, and expressive representation for non-rigid articulated subject capturing and rendering from monocular videos. GART utilizes a mixture of moving 3D Gaussians to explicitly approximate a deformable subject's geometry and appearance. It takes advantage of a categorical template model prior (SMPL, SMAL, etc.) with learnable forward skinning while further generalizing to more complex non-rigid deformations with novel latent bones. GART can be reconstructed via differentiable rendering from monocular videos in seconds or minutes and rendered in novel poses faster than 150fps.