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파라미터 기반 3차원 휴먼 모델 사전 정보 정확도의 내재 함수기반 세부적 의복 착용 3차원 휴먼 모델 생성에 미치는영향에 관한 연구
엄기문,송찬들,김원준,이희경,양승준,정원식,추현곤 한국방송∙미디어공학회 2024 방송공학회논문지 Vol.29 No.2
Both parameter-based techniques and implicit function-based techniques that are representative techniques for reconstructing 3Dhuman models based on deep learning from single or multi-view images have advantages and disadvantages. In this paper, as apreliminary study on the complementary fusion of these two techniques, we investigated the impact of the accuracy of theparameter-based human model when we use the parameter-based 3D human model as a prior information for reconstructing thedetailed clothed human model. As results of the experiment, although the accuracy of the parameter-based human model wasrelatively slightly lower, the accuracy of the final detailed clothed human model was improved in most images, so the effect ofthe accuracy order of the parameter-based human model was not significant. In the quantitative comparison results, we found thatthe accuracy of the parameter-based human model had some impact on the results of the detailed clothed human model generationif the accuracy difference between SOTA techniques was large, but the impact was relatively small when the accuracy differencewas small. Therefore, once the accuracy of the parameter-based 3D human model is secured to a certain degree, we believe that itis possible to develop a technique that can reconstruct detailed shapes while maintaining moel stability.
세부적 의복 착용 3차원 휴먼 모델 생성을 위한 파라미터 기반 휴먼 모델 활용 기법연구
엄기문(Gi-Mun Um),송찬들(Chandeul Song),김원준(Wonjun Kim),이희경(Hee Kyung Lee),양승준(Seung-Jun Yang),정원식(Won Sik Cheong),추현곤(Hyon-Gon Choo) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.11
딥러닝 기반으로 3차원 휴먼 모델 생성하는 방법에는 크게 내재 함수 기반 휴먼 모델 생성 기법과 파라미터 기반 휴먼 모델생성 기법이 있다. 본 논문에서는 이 두 기법의 장단점을 결합하기 위한 연구로서 최근 발표된 ECON(Explicit Clothed humans Optimized via Normal integration) 기법을 기반으로, 이 기법에서 입력으로 사용하는 파라미터 기반 휴먼 모델을 최신 여러 SOTA 기법들에 의해 생성하고, 이에 따른 세부적 의복 착용 3차원 휴먼 모델의 정확도 변화 정도를 실험을 통해 비교하였다. 실험 결과, 파라미터 기반 휴먼 모델 생성 기법 중 PyMAF-x 기법에 의한 결과를 사용한 생성 결과가 가장 좋은 결과를 보였다.