Reconstruction of Manipulated Garment with Guided Deformation Prior

本文中，服装形状建模已经受到了很多关注，但大多数现有方法都假设服装是由某人穿着的，这限制了它们可以承担的形状范围。在这项工作中，我们解决了当服装被操作而不是穿着时的形状恢复问题，这产生了更大范围的可能形状。为此，我们利用隐式缝合图案（ISP）模型进行服装建模，并通过添加基于扩散的变形先验来扩展该模型以表示这些形状。为了从当服装被折叠时获取的不完整的3D点云中恢复3D服装形状，我们将这些点映射到UV空间中，其中我们的先验被学习，以产生部分UV映射，然后拟合先验以恢复完整的UV映射和2D到3D映射。实验结果表明，与以前的方法相比，我们的方法在处理由操作引起的大型非刚性变形时具有更高的重建精度。

论文旨在解决当服装被操纵而不是穿着时，恢复服装形状的问题。这种情况下，服装可能会出现更大范围的形状变化，而现有的方法都是基于穿着状态的模型，无法很好地适应这种情况。

论文利用隐式缝合模式（ISP）模型和扩展的扩散变形先验来表示服装变形，通过将点映射到UV空间并使用学习的先验来恢复完整的UV映射和2D到3D映射，从而恢复3D服装形状。

论文的方法在处理服装的大规模非刚性变形时具有更高的重建精度，实验结果证明了这一点。论文使用了自己的数据集进行实验，并且开源了代码。

最近的相关研究包括：DeepFashion2、Tailornet和3D Cloth。