基于部分的SPAMs: 解构变形物体的形状与姿态建模

本文主要探讨了一种新颖的3D建模方法——结构化隐式参数模型（Structured-implicit Parameter Models，简称SPAMs），该模型专注于可变形物体（如人体、面部和手部）的形状和姿态建模。SPAMs的核心理念是将非刚性物体的运动分解为结构化的部分，每个部分分别负责形状和姿态的表达，通过深度隐式函数来实现。这种设计允许对物体的运动进行结构化描述，从而在处理复杂的变形时实现全局一致性和准确性。 作者们提出了一种基于部分的空间对称分解策略，通过学习局部形状和姿态的空间，使得模型能够在测试阶段处理从未见过的变形物体的深度序列数据。这种方法的关键在于部分之间的相关性，它促进了在复杂运动序列下的部分间粗略运动对应，实现了部分空间内低维度的运动建模。这不仅提高了模型的泛化能力，还确保了在面对剧烈运动时仍能进行鲁棒的联合优化，从而实现对输入观测的准确适应和拟合。 在实际应用中，SPAMs通过部分对应关系的建立，能够有效地处理新出现的深度序列观测，即使在物体经历大幅度变形时也能保持良好的跟踪性能。实验结果表明，SPAMs在复杂可变形物体的重建和跟踪任务中展现出了领先的性能，尤其是在减少手动干预和专业领域知识需求的同时，实现了高效和精确的3D模型生成。 本文的贡献在于提出了一种创新的3D建模框架，它通过结构化隐式参数模型，有效地捕捉了可变形物体的运动规律，并在实际应用中展现了强大的适应性和鲁棒性，对于3D计算机视觉和动画领域具有重要意义。