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CVPR 2024 | 跳舞时飞扬的裙摆,AI也能高度还原了,南洋理工提出动态人体渲染新范式

Apr 22, 2024 pm 02:37 PM
git 工程 动态人体重建 南洋理工大学

CVPR 2024 | 跳舞时飞扬的裙摆,AI也能高度还原了,南洋理工提出动态人体渲染新范式

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在日常活动中,人的运动经常引起衣服的附属运动 (secondary motion of clothes) 并因此产生不同的衣服褶皱,而这需要对人体及衣服的几何、运动(人体姿态及速度动力学等)及外观同时进行动态建模。由于此过程涉及复杂的人与衣服的非刚体物理交互,导致传统三维表征往往难以应对。

近年从视频序列中学习动态数字人渲染已取得了极大的进展,现有方法往往把渲染视为从人体姿态到图像的神经映射,采用 「运动编码器—运动特征—外观解码器」的范式。而该范式基于图像损失做监督,过于关注每一帧图像重建而缺少对运动连续性的建模,因此对复杂运动如 「人体运动及衣服附属运动」难以有效建模。

为解决这一问题,来自新加坡南洋理工大学 S-Lab 团队提出运动—外观联合学习的动态人体重建新范式,并提出了基于人体表面的三平面运动表征 (surface-based triplane),把运动物理建模和外观建模统一在一个框架中,为提升动态人体渲染质量开辟了新的思路。该新范式可有效对衣服附属运动建模,并可用于从快速运动的视频(如跳舞)中学习动态人体重建,以及渲染运动相关的阴影。在渲染效率上比三维体素渲染方法快 9 倍,LPIPS 图像质量提高约 19 个百分点。

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  • 论文标题:SurMo: Surface-based 4D Motion Modeling for Dynamic Human Rendering
  • 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.01225.pdf
  • 项目主页:https://taohuumd.github.io/projects/SurMo
  • Github 链接:https://github.com/TaoHuUMD/SurMo
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方法概览

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针对已有范式「运动编码器—运动特征—外观解码器」只关注于外观重建而忽略运动连续性建模的缺点,提出了新范式 SurMo :「①运动编码器—运动特征——②运动解码器、③外观解码器」。如上图所示,该范式分为三个阶段:

  • 区别于已有方法在稀疏三维空间对运动建模,SurMo 提出基于人体表面流形场(或紧凑的二维纹理 UV 空间)的四维(XYZ-T)运动建模,并通过定义在人体表面的三平面(surface-based triplane)来表征运动。
  • 提出运动物理解码器去根据当前运动特征(如三维姿态、速度、运动轨迹等)预测下一帧运动状态,如运动的空间偏导—表面法向量和时间偏导—速度,以此对运动特征做连续性建模。
  • 四维外观解码,对运动特征在时序上解码以此渲染三维自由视点视频,主要通过混合体素—纹理神经渲染方式实现 (Hybrid Volumetric-Textural Rendering, HVTR [Hu et al. 2022]).

SurMo 可基于重建损失和对抗损失端到端训练,从视频中学习动态人体渲染。

实验结果

该研究在 3 个数据集,共 9 个动态人体视频序列上进行了实验评估: ZJU-MoCap [Peng et al. 2021], AIST [Li, Yang et al. 2021] MPII-RRDC [Habermann et al. 2021] .

新视点时序渲染

该研究在 ZJU-MoCap 数据集上探究在新视点下对一段时序的动态渲染效果 (time-varying appearances),特别研究了 2 段序列,如下图所示。每段序列包含相似的姿态但出现在不同的运动轨迹中,如①②,③④,⑤⑥。SurMo 可对运动轨迹建模,因此生成随时间变化的动态效果,而相关的方法生成的结果只取决于姿态,在不同轨迹下衣服的褶皱几乎一样。

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渲染运动相关的阴影及衣服附属运动

SurMo 在 MPII-RRDC 数据集上探究了运动相关的阴影及衣服附属运动,如下图所示。该序列在室内摄影棚拍摄,在灯光条件下,由于自遮挡问题,表演者身上会出现与运动相关的阴影。

SurMo 在新视点渲染下,可恢复这些阴影,如①②,③④,⑦⑧。而对比方法 HumanNeRF [Weng et al.] 则无法恢复与运动相关的阴影。此外,SurMo 可重建随运动轨迹变化的衣服附属运动,如跳跃运动中不同的褶皱 ⑤⑥,而 HumanNeRF 无法重建该动态效果。

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渲染快速运动的人体

SurMo 也从快速运动的视频中渲染人体,并恢复与运动相关的衣服褶皱细节,而对比方法则无法渲染出这些动态细节。

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消融实验

(1)人体表面运动建模

该研究对比了两种不同的运动建模方式:目前常用的在体素空间 (Volumetric space) 的运动建模,以及 SurMo 提出的在人体表面流形场的运动建模 (Surface manifold) ,具体比较了 Volumetric triplane 与 Surface-based triplane,如下图所示。

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可以发现,Volumetric triplane 是一种稀疏表达,仅有大约 21-35% 的特征用于渲染,而 Surface-based triplane 特征利用率可达 85%,因此在处理自遮挡方面更有优势,如(d)所示。同时 Surface-based triplane 可通过体素渲染中过滤部分远离表面的点实现更快的渲染,如图(c)所示。

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同时,该研究论证 Surface-based triplane 可比 Volumetric triplane 在训练过程收敛更快,在衣服褶皱细节、自遮挡上均有明显优势,如上图所示。

(2)动力学学习

SurMo 通过消融实验研究了运动建模的效果,如下图所示。结果显示,SurMo 可解耦运动的静态特性(如某一帧下固定姿态)及动态特性(如速度)。例如当改变速度的时候,贴身衣服褶皱不变,如①,而宽松衣服褶皱则受速度影响较大,如②,这与日常人们的观测相一致。

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以上是CVPR 2024 | 跳舞时飞扬的裙摆,AI也能高度还原了,南洋理工提出动态人体渲染新范式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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