Meta研究员探索AR/VR照片级真实感人体衣物穿着
研究人员在一篇论文中介绍了一种可动画的照片级真实感全身编解码器化身模型,该模型将身体和衣物明确表示为两个独立的层。通过使用反向渲染技术对衣物纹理进行配准,该模型可以产生更具时间连贯性、具有清晰边界和少量重影的衣物动画。该模型可以通过输入一系列姿势和面部关键点来产生高质量的人体动画,包括照片级真实感衣物。此外,该模型还可以通过对衣物纹理进行编辑来改变全身化身的外观。研究人员提出的方法解决了以往衣物建模中存在的问题,如衣物和身体之间的不完全相关性、边界重影效果和动态损失等。然而,该模型可能无法适应具有较大姿势偏差的情况,且尚未涵盖下半身衣物如裙子的建模。未来的研究方向包括解决衣物与人体之间的非物理交互建模以及拓展模型适用范围。该研究的主要贡献是提出了可动画的两层编解码器化身模型和基于反向渲染的光度追踪算法,并证明了其在人体动画和衣物渲染方面的有效性和优势。