Enhancing Monocular 3D Hand Reconstruction with Learned Texture Priors

📄 arXiv: 2508.09629v1 📥 PDF

作者: Giorgos Karvounas, Nikolaos Kyriazis, Iason Oikonomidis, Georgios Pavlakos, Antonis A. Argyros

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

提出轻量级纹理模块以提升单目3D手重建精度

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

关键词: 单目3D重建 手部姿态估计 纹理对齐 深度学习 计算机视觉 可微分渲染 高性能模型

📋 核心要点

  1. 现有的单目3D手重建方法在纹理对齐方面存在不足，导致预测的手部几何形状与图像外观不匹配。
  2. 论文提出了一种轻量级纹理模块，通过将每个像素的观察嵌入UV纹理空间，增强了手部重建的准确性和真实感。
  3. 实验结果表明，增强后的HaMeR架构在手部姿态估计中显著提高了准确性和真实感，验证了纹理引导对齐的有效性。

📝 摘要（中文）

本文重新审视了纹理在单目3D手重建中的作用，强调其作为一种密集且空间化的线索，能够有效支持姿态和形状估计。研究发现，即使在高性能模型中，预测的手部几何形状与图像外观之间的重叠常常不完美，表明纹理对齐可能是一个未被充分利用的监督信号。为此，提出了一种轻量级的纹理模块，将每个像素的观察嵌入到UV纹理空间，并实现了预测与观察手部外观之间的新型密集对齐损失。该方法依赖于可微分渲染管道和已知拓扑的3D手网格模型，能够将纹理化手部反投影到图像上并进行像素级对齐。通过增强HaMeR这一高性能变换器架构，结果显示该系统在准确性和真实感上均有所提升，验证了外观引导对齐在手重建中的价值。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单目3D手重建中纹理对齐不足的问题，现有方法在手部几何形状与图像外观的重叠上存在缺陷，影响了重建的准确性和真实感。

核心思路：论文提出的解决方案是引入一个轻量级的纹理模块，该模块将每个像素的观察信息嵌入到UV纹理空间中，从而实现预测与观察手部外观之间的密集对齐损失。

技术框架：整体架构包括一个可微分渲染管道和一个已知拓扑的3D手网格模型。该框架允许将纹理化手部反投影到图像上，并进行像素级的对齐。模块设计为自包含且易于集成到现有的重建管道中。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了纹理引导的监督信号，通过密集对齐损失来提升手部重建的精度，与传统方法相比，充分利用了纹理信息。

关键设计：在损失函数设计上，采用了新的密集对齐损失，确保了预测的手部外观与观察到的外观之间的高一致性。网络结构上，增强了HaMeR架构，以便更好地处理纹理信息。该模块的轻量化设计使其能够无缝集成。

📊 实验亮点

实验结果显示，增强后的HaMeR架构在手部姿态估计中相较于基线模型提高了准确性和真实感，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了纹理引导对齐的有效性和重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和人机交互等场景，能够提升手部动作捕捉的精度和真实感。未来，随着技术的进一步发展，该方法有望在机器人操作、游戏开发及医疗康复等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We revisit the role of texture in monocular 3D hand reconstruction, not as an afterthought for photorealism, but as a dense, spatially grounded cue that can actively support pose and shape estimation. Our observation is simple: even in high-performing models, the overlay between predicted hand geometry and image appearance is often imperfect, suggesting that texture alignment may be an underused supervisory signal. We propose a lightweight texture module that embeds per-pixel observations into UV texture space and enables a novel dense alignment loss between predicted and observed hand appearances. Our approach assumes access to a differentiable rendering pipeline and a model that maps images to 3D hand meshes with known topology, allowing us to back-project a textured hand onto the image and perform pixel-based alignment. The module is self-contained and easily pluggable into existing reconstruction pipelines. To isolate and highlight the value of texture-guided supervision, we augment HaMeR, a high-performing yet unadorned transformer architecture for 3D hand pose estimation. The resulting system improves both accuracy and realism, demonstrating the value of appearance-guided alignment in hand reconstruction.