Design2Cloth Dataset

Design2Cloth是一个大规模的3D布料数据集，包含超过2000件独特的服装，这些服装由2010个不同身份的人穿着，涵盖了各种性别、年龄、身高和体重。该数据集用于训练一个高保真的3D生成模型，能够通过绘制2D布料掩码生成多样且细节丰富的服装。Design2Cloth is a large-scale 3D clothing dataset containing over 2,000 unique garments worn by 2,010 distinct individuals spanning various genders, ages, heights and body weights. This dataset is designed for training a high-fidelity 3D generative model that can generate diverse and highly detailed garments from user-drawn 2D clothing masks.

原始信息汇总

Design2Cloth: 3D Cloth Generation from 2D Masks

概述

Design2Cloth 是一个大规模的风格和形状模型，专注于从2D掩码生成高保真的3D服装。该模型由超过2000件独特的服装组成，这些服装由2010个不同身份的人穿着，涵盖了各种性别、年龄、身高和体重。该模型能够生成多样且高度详细的服装，解决了现有模型在准确建模遵循现实世界分布的多样化服装方面的局限性。

数据集

• 数据集规模：超过2000件独特的服装，由2010个不同身份的人穿着。
• 数据来源：从真实世界的主体扫描中提取的服装网格。
• 数据特点：涵盖了各种性别、年龄、身高和体重的服装。

模型

• 模型特点：使用triplane表示和双分辨率判别器来建模各种风格并增强生成服装的褶皱细节。
• 模型性能：在定性和定量实验中，Design2Cloth 显著优于当前最先进的服装生成模型。
• 应用场景：可用于从单张野外图像和3D扫描中实现高质量的重建。

公开资源

• 模型下载：D2C_ckpt.pt
• 数据集下载：D2C_Dataset.zip
• 使用限制：仅用于非商业研究和教育目的，禁止用于商业用途。

使用说明

• 环境要求：Ubuntu 22.04, Python 3.8.12, PyTorch 1.12.0 w/ CUDA 11.8.0

• 环境配置： bash git clone https://github.com/jiali-zheng/Design2Cloth.git cd Design2Cloth conda env create -f environment.yml conda activate Design2Cloth

• 推理：运行 python inference.py 生成3D服装网格，结果保存在 ./test_output/ 目录下。

引用

如果该工作对您的研究有帮助，请引用以下论文： bibtex @InProceedings{Zheng_2024_CVPR, author = {Zheng, Jiali and Potamias, Rolandos Alexandros and Zafeiriou, Stefanos}, title = {Design2Cloth: 3D Cloth Generation from 2D Masks}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2024}, pages = {1748-1758} }

致谢

部分代码来自或改编自以下仓库：

• DrapeNet
• MeshUDF
• EG3D

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Design2Cloth数据集的构建依托于一个自动化流程，该流程从超过2000个主体扫描中提取衣物网格。研究团队采用了三平面表示法和双分辨率判别器，以捕捉衣物的多样风格并增强褶皱细节的生成。通过这一方法，模型能够生成具有真实褶皱效果的三维衣物，显著提升了生成衣物的细节表现力和真实感。

特点

Design2Cloth数据集包含超过2000件独特的衣物，涵盖了2010个不同身份的主体，这些主体在性别、年龄、身高和体重上具有多样性。该数据集不仅支持多样化的衣物建模，还能生成高度细节化的衣物，突破了以往模型在模拟真实世界衣物分布上的局限性。其生成的三维衣物具有高保真度，能够满足时尚产业对细节和真实感的高要求。

使用方法

Design2Cloth数据集的使用方法较为简便，用户需在Ubuntu 22.04环境下，配置Python 3.8.12和PyTorch 1.12.0（支持CUDA 11.8.0）。通过克隆GitHub仓库并创建相应的conda环境，用户可运行提供的推理脚本，从给定的二维掩码和形状参数生成三维衣物网格。生成的网格将保存在指定目录中，便于进一步分析和应用。

背景与挑战

背景概述

Design2Cloth数据集由伦敦帝国理工学院的Jiali Zheng、Rolandos Alexandros Potamias和Stefanos Zafeiriou团队于2024年发布，旨在推动数字虚拟人研究中的服装建模与生成技术。该数据集包含超过2000件独特的服装，涵盖了2010个不同身份、性别、年龄、身高和体重的个体，提供了高保真的3D服装生成模型。通过结合2D服装掩码，Design2Cloth能够自动生成多样且细节丰富的3D服装，解决了现有方法在真实感与多样性上的不足。该数据集在计算机视觉与模式识别领域具有重要影响力，尤其在虚拟时尚设计与服装重建方面展现了显著的应用潜力。

当前挑战

Design2Cloth数据集在构建与应用中面临多重挑战。首先，现有3D服装生成模型多依赖于合成数据，难以捕捉真实世界中的细节与多样性，而Design2Cloth通过真实扫描数据解决了这一问题。其次，构建过程中需要从大量扫描数据中提取服装网格，并利用双分辨率判别器与三平面表示技术来增强褶皱细节，这对计算资源与算法优化提出了较高要求。此外，如何从单张野外图像或3D扫描中实现高质量重建，仍是该领域亟待解决的核心问题。这些挑战不仅推动了技术的进步，也为未来研究提供了方向。

常用场景

经典使用场景

Design2Cloth数据集在计算机视觉领域，尤其是在3D服装生成和重建方面，展现了其独特的价值。通过从2D服装掩码生成高保真度的3D服装模型，该数据集为研究人员提供了一个强大的工具，用于探索服装的多样性和细节表现。其经典使用场景包括虚拟试衣、数字时尚设计以及虚拟现实中的角色建模，极大地推动了这些领域的技术进步。

衍生相关工作

Design2Cloth数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在3D服装生成和重建领域。基于该数据集的研究成果，许多学者进一步优化了服装细节生成算法，提升了模型的泛化能力和真实感。此外，该数据集还启发了虚拟试衣系统和数字时尚设计工具的开发，推动了计算机视觉与时尚产业的深度融合，为未来的研究和应用奠定了坚实的基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在数字人研究领域，3D服装生成技术正逐渐成为实现高度逼真虚拟形象的关键。Design2Cloth数据集通过从2000多个真实人体扫描中提取服装数据，提出了一种基于2D掩码生成高保真3D服装的模型。该模型采用三平面表示和双分辨率判别器，能够生成具有丰富褶皱细节的多样化服装，显著提升了现有3D服装生成模型的真实感和多样性。此外，该模型还展示了从单张野外图像和3D扫描中实现高质量重建的能力，为时尚产业和虚拟现实应用提供了重要技术支持。Design2Cloth的发布不仅推动了3D服装生成领域的前沿研究，也为相关领域的教育和科研提供了宝贵的资源。