idekazuki
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4 years ago 一言で言うと
単一画像から3次元を再構築し、テクスチャも作成する手法。
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概要
新規性・差分 従来は、複数の画像を用いていたが、単一の画像から再構築できる。複数枚の画像の入力にも自然に拡張できる。 手法 Pixel-aligned Implicit Function（ピクセル整列陰関数？）を提案。ピクセルレベルで特徴量を特徴を抽出することで、複雑な髪型や服の3次元形状を高解像度で予測できる。各点RGB値に回帰する関数を学習。 複数の画像を利用する場合、3Dで同じ場所の特徴量をaverage poolingで占有率やRGBを求める。 結果 RenderPeople, BUFFなどのデータセット使用。 他のSOTAとくらべてベンチとった。 コメント
ICCV 2019
単一画像からの3次元再構築、及びテクスチャ生成。既存の手法では画像全体の特徴量に用いていたものをピクセルレベルの特徴量を使うことで、画像の詳細を維持して高精度に復元。