GarVerseLOD

GarVerseLOD是由中国香港中文大学（深圳）创建的高保真3D服装重建数据集，包含6000个由专业艺术家手工制作的精细几何细节的服装模型。数据集分为三个层次的细节级别（LOD），从无细节的粗略形状到带有像素对齐细节的姿势混合服装。创建过程中，利用条件扩散模型生成大量高质量的配对图像，以增强数据集的泛化能力。该数据集主要应用于从单张野外图像中重建高保真3D服装，旨在解决现有方法在处理复杂服装变形和多样化姿态时的不足。

GarVerseLOD is a high-fidelity 3D clothing reconstruction dataset developed by The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen. It contains 6000 clothing models with fine geometric details, manually crafted by professional artists. The dataset is structured into three levels of detail (LOD), ranging from coarse shapes with no details to pose-blended clothing equipped with pixel-aligned details. During the dataset construction phase, conditional diffusion models were employed to generate a large number of high-quality paired images, thereby enhancing the generalization ability of the dataset. This dataset is primarily intended for high-fidelity 3D clothing reconstruction from a single in-the-wild image, aiming to address the shortcomings of existing methods when dealing with complex clothing deformations and diverse poses.

原始信息汇总

GarVerseLOD: High-Fidelity 3D Garment Reconstruction from a Single In-the-Wild Image using a Dataset with Levels of Details

数据集概述

• 标题: GarVerseLOD: High-Fidelity 3D Garment Reconstruction from a Single In-the-Wild Image using a Dataset with Levels of Details
• 作者:
  • Zhongjin Luo¹
  • Haolin Liu^2,1
  • Chenghong Li^{2, 1}
  • Wanghao Du²
  • Zirong Jin²
  • Wanhu Sun²
  • Yinyu Nie³
  • Weikai Chen⁴
  • Xiaoguang Han^{#1, 2}
• 机构:
  1. SSE, CUHKSZ
  2. FNii, CUHKSZ
  3. Huawei Noah’s Ark Lab
  4. DCC Algorithm Research Center, Tencent Games
• 出版: ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH Asia 2024)

数据集资源

• ARXIV: https://arxiv.org/abs/2411.03047
• PDF: https://garverselod.github.io/GarVerseLOD.pdf
• CODE: https://github.com/zhongjinluo/GarVerseLOD
• DATA: https://github.com/zhongjinluo/GarVerseLOD

数据集摘要

• 摘要: 我们提出了一种分层框架，通过利用GarVerseLOD数据集中的服装形状和变形先验，来恢复不同层次的服装细节。给定从互联网搜索到的单张穿着人类图像，我们的方法能够生成高保真的3D独立服装网格，这些网格表现出逼真的变形，并与输入图像很好地对齐。

数据集详细描述

• 方法概述: 给定一张RGB图像，我们的方法首先估计T形服装形状，并借助预测的SMPL身体计算其与姿势相关的变形。然后使用像素对齐网络重建隐式精细服装，并采用几何感知边界估计器来预测服装边界。最后，我们进行服装注册以获得最终网格，该网格在拓扑上是一致的，并且具有开放边界。
• 数据集特点: GarVerseLOD收集了6000个高质量的服装模型，这些模型由专业艺术家手动创建，具有细粒度的几何细节。数据集被设计为具有不同细节层次的分层数据集，从无细节的样式化形状到与姿势混合的服装，具有像素对齐的细节。
• 评估: 我们的方法在大量野外图像上进行了评估，实验结果表明，GarVerseLOD能够生成比现有方法质量更高的独立服装部件，同时在姿势、光照、遮挡和变形的大量变化中表现出鲁棒性。

引用

bibtex @article{luo2024garverselod, title={GarVerseLOD: High-Fidelity 3D Garment Reconstruction from a Single In-the-Wild Image using a Dataset with Levels of Details}, author={Luo, Zhongjin and Liu, Haolin and Li, Chenghong and Du, Wanghao and Jin, Zirong and Nie, Yinyu and Chen, Weikai and Han, Xiaoguang}, journal={ACM Transactions on Graphics (TOG)}, year={2024} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

GarVerseLOD数据集的构建方式独具匠心，通过收集6,000个由专业艺术家手工创建的高质量3D服装模型，涵盖了从粗略的服装风格到精细的几何细节。该数据集被精心设计为具有不同细节层次（Levels of Details, LOD）的分层结构，包括服装风格数据库、局部细节数据库和服装变形数据库。这种分层设计使得数据集能够通过插值和组合不同层次的几何信息，生成具有复杂变形和精细细节的3D服装模型。此外，数据集还利用条件扩散模型生成大量高质量的配对图像，以增强数据集在处理不受约束图像时的泛化能力。

特点

GarVerseLOD数据集的显著特点在于其高保真度和多样性。数据集包含了5种常见服装类别，每个类别都具有精细的几何细节和复杂的物理变形。其分层结构设计不仅便于模型的学习和推理，还能有效应对高度不约束的图像重建任务。通过专业艺术家的手工制作和条件扩散模型的图像生成，数据集确保了服装模型的真实感和细节丰富度，使其在处理复杂服装变形和多样化服装风格时表现出色。

使用方法

GarVerseLOD数据集的使用方法灵活多样，适用于从单张图像中进行高保真3D服装重建的研究和应用。首先，研究人员可以利用数据集中的分层结构，通过训练模型来逐步恢复服装的不同细节层次。其次，数据集中的高质量配对图像可以用于训练深度学习模型，以提高模型在处理真实世界图像时的泛化能力。此外，数据集还可以用于评估和比较不同3D服装重建方法的性能，为未来的研究提供基准。

背景与挑战

背景概述

GarVerseLOD数据集由香港中文大学（深圳）和华为诺亚方舟实验室的研究人员于2024年创建，专注于从单张自然图像中进行高保真3D服装重建。该数据集的核心研究问题是如何从单张图像中恢复复杂服装的细节和变形，这对于虚拟现实、增强现实和电影特效等领域具有重要意义。GarVerseLOD数据集包含了6000个由专业艺术家手工创建的高质量3D服装模型，涵盖了5种常见服装类别，并采用了层次化的细节级别（LOD）设计，以提升模型的泛化能力和推理精度。

当前挑战

GarVerseLOD数据集面临的挑战主要集中在两个方面：一是从单张图像中恢复复杂服装的细节和变形，这需要克服服装风格多样性和输入信息稀缺性的问题；二是在数据集构建过程中，如何确保高质量的3D服装模型和真实感图像的生成，这涉及到复杂的艺术创作和数据模拟技术。此外，如何有效地利用层次化的细节级别数据，以简化高度非约束问题的推理过程，也是一个重要的挑战。

常用场景

经典使用场景

GarVerseLOD数据集在单张自然图像的高保真3D服装重建中展现了其经典应用场景。通过利用数据集中的服装形状和变形先验，该数据集支持从单张图像生成高保真度的3D独立服装网格，这些网格不仅表现出真实的变形，而且与输入图像高度对齐。这一特性使得GarVerseLOD在娱乐、视觉效果、物理模拟和VR/AR远程呈现等广泛应用中成为关键资产。

解决学术问题

GarVerseLOD数据集解决了从单张图像重建高保真3D服装的常见学术研究问题。当前的神经隐式函数虽然在多张或单张图像的着装人体数字化方面取得了显著进展，但在处理未见过的复杂服装变形和人体姿态图像时仍面临挑战。GarVerseLOD通过提供6000个由专业艺术家手工创建的高质量服装模型，涵盖了从无细节的粗略形状到带有像素级细节的姿态混合服装的多层次细节，显著提升了模型的泛化能力和推理精度。

衍生相关工作

GarVerseLOD数据集的发布催生了多项相关研究工作，特别是在3D服装重建和人体数字化领域。例如，一些研究利用该数据集开发了新的神经网络架构，以提高从单张图像重建3D服装的精度和速度。此外，还有研究探索了如何将GarVerseLOD与其他数据集结合，以进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性。这些衍生工作不仅推动了学术研究的发展，也为实际应用提供了更多可能性。