使用深度学习从单个RGB相机重建3D人体与服装

"本文介绍了一种名为Octopus的深度学习模型，该模型可以从单个RGB相机的几帧图像中重建穿着衣物的人体3D形状，包括头发和衣服的细节。Octopus模型能够在10秒内完成预测，并且具有10mm左右的精度。这种方法的关键在于姿态不变的潜在代码学习和自下而上与自上而下的信息流结合，使得模型能处理不同的输入帧数。尽管训练数据主要依赖于合成的3D数据，但 Octopus 在三个不同数据集上的测试结果证明了其有效性。这种方法对于VR/AR、游戏、虚拟试穿等应用有重要价值，因为它能简化原本需要多视图或专业扫描设备的复杂过程。" Octopus模型的实现基于两个核心设计决策。首先，模型在标准化的T-pose空间中预测形状，这样可以让网络学习到姿态不变的特征表示，有效地融合了来自不同姿态的信息。其次，模型采用前馈预测和自下而上与自上而下的信息流相结合的方式，允许信息在多个视图之间交换，以提高预测的准确性，即使这些预测可能与输入图像不完全对齐。 尽管单目RGB相机的设置带来了挑战，如缺乏深度信息，但Octopus模型通过深度学习技术克服了这些限制。它能够从少至一帧、多至八帧的图像中恢复3D人体模型，展示了其在实时应用中的潜力。此外，该模型不仅限于特定数量的输入帧，可以根据可用数据灵活调整。 Octopus的训练主要依靠合成的3D数据，这表明它能在没有大量真实世界数据的情况下学习。尽管如此，实验证明Octopus在真实世界的场景中也能表现良好，这是通过在三个独立的数据集上进行评估得出的结论。这些结果进一步巩固了Octopus作为高效、准确的3D人体形状和外观重构工具的地位，对于那些需要快速和精确人体建模的领域，如虚拟现实、增强现实、游戏开发以及零售业的虚拟试穿等，都是一个突破性的技术。 最后，值得注意的是，Octopus模型的源代码已经公开，这对于研究人员和开发者来说是一个宝贵的资源，他们可以利用这个模型进行更深入的研究和开发，进一步推动单目RGB相机3D人体建模的技术边界。