An Embeddable Implicit IUVD Representation for Part-based 3D Human Surface Reconstruction

📄 arXiv: 2401.16810v2 📥 PDF

作者: Baoxing Li, Yong Deng, Yehui Yang, Xu Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-30 (更新: 2024-07-15)

💡 一句话要点

提出IUVD-Feedback表示以解决3D人类表面重建中的计算冗余问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 3D重建 人体姿态 神经隐式函数 参数化模型 计算效率 反馈机制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在结合参数化身体模型与神经隐式函数时，计算冗余和对身体形状先验的保留存在不足。
  2. 本文提出的IUVD-Feedback表示通过线性变换替代有符号距离计算，并引入反馈机制以优化查询点。
  3. 在THuman2.0数据集上的实验表明，该方法在鲁棒性上有显著提升，并加速了查询和推断过程三倍。

📝 摘要（中文）

为了从单幅图像重建3D人类表面，必须同时考虑人体姿态、形状和服装细节。现有方法结合了参数化身体模型（如SMPL）与神经隐式函数，但这种组合引入了额外的计算负担，导致隐式查询和推断过程中的冗余。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的IUVD-Feedback表示，包含IUVD占用函数和反馈查询算法。该表示通过在IUVD空间中使用简单的线性变换替代耗时的有符号距离计算，并通过反馈机制减少冗余查询点，从而更合理地保留3D身体特征和参数化身体先验。实验结果表明，该方法在THuman2.0数据集上显著提高了结果的鲁棒性，并在查询和推断过程中实现了三倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单幅图像重建3D人类表面时，现有方法在计算效率和身体形状先验保留方面的不足。现有方法在隐式查询和推断过程中引入了冗余计算，影响了重建效果。

核心思路：论文提出的IUVD-Feedback表示通过引入IUVD占用函数和反馈查询算法，替代了传统的有符号距离计算，利用SMPL UV图进行简单的线性变换，从而提高了计算效率并保留了身体形状先验。

技术框架：该方法的整体架构包括IUVD占用函数、反馈查询机制和与现有隐式重建管道的嵌入。首先，通过IUVD占用函数进行初步特征提取，然后利用反馈机制优化查询点，最后将结果嵌入到现有的隐式重建框架中。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了IUVD-Feedback表示，显著减少了计算冗余，并通过反馈机制提高了查询点的有效性。这一方法与传统方法的本质区别在于其高效的计算流程和对身体形状先验的更好保留。

关键设计：在设计中，采用了线性变换替代有符号距离计算，设置了反馈机制以动态调整查询点，确保了3D身体特征的合理性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，IUVD-Feedback表示在THuman2.0数据集上实现了三倍的查询和推断加速，同时显著提高了重建结果的鲁棒性。这一成果表明该方法在实际应用中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和动画制作等，需要高效且准确的3D人类表面重建的场景。通过提高重建速度和鲁棒性，该方法能够在实时应用中提供更好的用户体验，并为生成应用提供丰富的语义信息。

📄 摘要（原文）

To reconstruct a 3D human surface from a single image, it is crucial to simultaneously consider human pose, shape, and clothing details. Recent approaches have combined parametric body models (such as SMPL), which capture body pose and shape priors, with neural implicit functions that flexibly learn clothing details. However, this combined representation introduces additional computation, e.g. signed distance calculation in 3D body feature extraction, leading to redundancy in the implicit query-and-infer process and failing to preserve the underlying body shape prior. To address these issues, we propose a novel IUVD-Feedback representation, consisting of an IUVD occupancy function and a feedback query algorithm. This representation replaces the time-consuming signed distance calculation with a simple linear transformation in the IUVD space, leveraging the SMPL UV maps. Additionally, it reduces redundant query points through a feedback mechanism, leading to more reasonable 3D body features and more effective query points, thereby preserving the parametric body prior. Moreover, the IUVD-Feedback representation can be embedded into any existing implicit human reconstruction pipeline without requiring modifications to the trained neural networks. Experiments on the THuman2.0 dataset demonstrate that the proposed IUVD-Feedback representation improves the robustness of results and achieves three times faster acceleration in the query-and-infer process. Furthermore, this representation holds potential for generative applications by leveraging its inherent semantic information from the parametric body model.