摘要: 三维网格分割的评价指标:Rand Index、Hamming、Cut Discrepancy 与边界距离度量 起因:读 Bang et al.(Computer Graphics Forum 2021)《Estimating Garment Patterns from Static Scan Dat 阅读全文
posted @ 2026-10-07 20:30 Quentin_Yws154 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ClothWild 精读:野外单图 3D 穿衣人体重建的弱监督方案(ECCV 2022) 一句话定位 ClothWild 是第一个显式解决「in-the-wild(野外)鲁棒性」的单图 3D 穿衣人体重建框架,思路极其干净:不去硬啃 3D 扫描数据,而是把一个已经训练好的服装生成模型(SMPLici 阅读全文
posted @ 2026-09-16 10:17 Quentin_Yws154 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
摘要: SMPLicit:用隐式生成模型统一表示不同拓扑的服装 Corona, Pumarola, Alenyà, Pons-Moll, Moreno-Noguer. SMPLicit: Topology-aware Generative Model for Clothed People, CVPR 202 阅读全文
posted @ 2026-09-16 10:17 Quentin_Yws154 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BCNet:从单张图像同时重建人体与分层服装(4D-DRESS 服装重建基线) 一句话结论 BCNet 是「数据驱动、分层服装网格重建」这条路线上的关键基线:它只吃一张近正面视角(near-front view)的 RGB 图像,就能同时输出人体 mesh + 独立的上装/下装 mesh,而且服装的 阅读全文
posted @ 2026-09-16 10:17 Quentin_Yws154 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MExECON:把 ECON 从单视图扩到稀疏多视图,靠"联合拟合 + 前后法线积分"白嫖 360° 细节 Uğur, Redondo, Barreiro, Hristov, Marí. MExECON: Multi-view Extended Explicit Clothed humans Opt 阅读全文
posted @ 2026-09-16 10:04 Quentin_Yws154 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 4D-DRESS:首个带语义标注的真实世界 4D 人体服装数据集 一句话定位 4D-DRESS 是第一个「真实世界 + 4D + 服装语义标注」的人体服装数据集:用高端多视图体积捕获系统拍下 64 套真实服装、520 段人体运动、共 78k 帧带纹理的 4D 扫描,并给每一帧的 mesh 顶点打上服 阅读全文
posted @ 2026-09-16 10:01 Quentin_Yws154 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 人体重建 / 服装重建:10 篇工作到底用了哪些数据集?一张表看清 结论先行 把 PIFu → PIFuHD → PaMIR → ICON → ECON → SIFU → Geo-PIFu 这条穿衣人体重建线,加上 SHERF(单图 Human NeRF)、StdGEN(单图角色生成)以及最新的 4 阅读全文
posted @ 2026-09-16 10:00 Quentin_Yws154 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Saito, Huang, Natsume, Morishima, Kanazawa, Li. PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization, ICCV 2019. 这是单视图 阅读全文
posted @ 2026-09-16 00:10 Quentin_Yws154 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Zechuan Zhang, Zongxin Yang†, Yi Yang. SIFU: Side-view Conditioned Implicit Function for Real-world Usable Clothed Human Reconstruction, CVPR 2024.(Re 阅读全文
posted @ 2026-09-16 00:09 Quentin_Yws154 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
摘要: StdGEN:从单张图生成「语义可分解」的 3D 角色 Yuze He, Yanning Zhou, Wang Zhao, Zhongkai Wu, Kaiwen Xiao, Wei Yang, Yong-Jin Liu, Xiao Han. StdGEN: Semantic-Decomposed 阅读全文
posted @ 2026-09-16 00:09 Quentin_Yws154 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)