AvatarCap：单目人体动画化体积捕获与高精度重建技术

AvatarCap是一项创新的人体体积捕获技术，专为解决单目摄像条件下人体模型重建的不确定性问题。这项技术由清华大学自动化系的研究人员开发，其核心是将可动画化的化身引入到捕获流程中，旨在实现对可见和不可见区域的高保真3D重建。方法分为三个关键步骤： 1. 动画化身主题创建：首先，通过收集少量（如1020个）高质量的3D扫描数据作为先验，构建一个动画化的主体模型，作为后续处理的基础。 2. 动态细节恢复：输入单色RGB视频后，AvatarCap融合图像观察信息和化身的先验知识，即使在不可见区域也能恢复出精细的动态细节。这得益于GeoTexAvatar的设计，它利用几何和纹理监督，通过分解的隐式方式约束姿势相关的动力学，从而学习从有限样本中有效捕捉体积化身。 3. 化身条件体积捕获：为了整合图像观测与化身动态，研究人员提出了一种结合规范正则化和重建网络的方法。这种方法能够无缝地处理可见部分的重建，并通过姿态相关动力学约束来处理不可见部分，显著提升整体的重建质量。 相比于现有最先进的单目立体捕获技术，AvatarCap不仅能重建可见表面，还能恢复不可见区域的动态细节，使得重建更加全面且精确。POSEFusion虽然可以处理不可见区域，但需要重复类似动作的RGBD序列，相比之下，AvatarCap通过学习的动画化身，简化了设置并提高了效率。 AvatarCap为单目人体体积捕获带来了革命性的进步，为Metaverse、全息通信和游戏等领域提供了更具吸引力的解决方案。其优势在于克服了单目方法的局限，实现了在复杂环境中对人体模型的高质量重建，有望推动计算机视觉领域的发展。