单目弱监督人体性能捕获：DeepCap深度学习方法

"本文主要探讨了单眼人绩效捕获的弱监督方法，即DeepCap，这是一种基于深度学习的新技术，旨在从单个视角的视频中实现对人体动作和非刚性表面变形的高精度捕捉。这种方法通过弱监督训练，不再需要依赖带有3D真实标注的训练数据，降低了数据获取成本，同时提高了对复杂人体表演的捕获能力。网络结构由两个独立的部分组成，分别负责姿态估计和非刚性表面变形的任务。 文章指出，传统的多人视图无标记方法虽然能取得良好效果，但通常受限于多摄像机工作室环境，无法适应户外或生活空间的应用。相比之下，近期的单眼人体建模技术已经在人体重建，包括衣物、头发和面部细节方面取得了显著进步。然而，对于密集全身变形的皮肤和衣服的单目跟踪仍然是一个挑战。 DeepCap通过弱多视图超视觉技术，不仅预测人体姿势，还能预测模型表面的时空相干非刚性变形，实现更为细致和连贯的4D捕捉。尽管一些方法直接回归体素或连续的遮挡表面，这些方法虽然能提供良好的细节，但在某些情况下可能缺乏足够的准确性。 作者进行了广泛的定性和定量评估，证明了DeepCap在质量和鲁棒性上优于现有最先进的技术。这表明，DeepCap有潜力改变电影制作、虚拟现实和远程呈现等领域，特别是对于从单目视频中生成逼真虚拟化身的应用，它具有开创性的意义。" 此研究为单目人绩效捕获提供了新的解决方案，降低了技术门槛，有助于推动相关领域的技术发展，尤其是在增强现实、虚拟现实以及电影制作等需要实时、高精度人体动作捕捉的场景中。通过弱监督训练，DeepCap有望在未来成为更加实用和广泛采用的技术。