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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 638 - 653 (16page)
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본 논문은 고화질 2차원 전신 영상을 입력으로 받아 영상 속 인물이 입고 있는 의상 패턴과 체형 정보를 추정한 후, 이를 반영한 3Pix2Pix로 경계를 블러 및 배경색을 추정하고, UV-Map 기반으로 변환하여 3차원 의상 메쉬의 UV-Map을 얻을 수 있다. 또한, SMPL-X를 이용하여 체형 정보를 얻고 이를 기반으로 의상과 신체의 기본 메쉬를 변형한다. 앞서 얻은 의상 UV-Map, 체형이 반영된 의상과 신체의 메쉬를 이용해 최근 각광받고 있는 게임 엔진인 언리얼 엔진에서 렌더링하여 최종적으로 사용자가 그의 외형이 반영된 3차원 가상 휴먼의 애니메이션을 볼 수 있도록 한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 개발 환경 및 도구
Ⅳ. 제안하는 가상 휴먼의 3차원 의상 모델링 기법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
M. Loper, N. Mahmood, J. Romero, G. Pons-Moll, and M. J. Black, “SMPL: A Skinned multi-person linear model,” ACM Trans. on Graphics, vol. 34, no. 6, pp. 1-16, 2015. doi: https://doi.org/10.1145/2816795.2818013
J. Deng, S. Cheng, N. Xue, Y. Zhou, and S. Zafeiriou, “UV-GAN: Adversarial Facial UV Map Completion for Pose-invariant Face Recognition,” arXiv preprint arXiv:1712.04695, 2017. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.04695
X. Han, Z. Wu, Z. Wu, R. Yu, and L. S. Davis, “VITON: An image-based virtual try-on network,” arXiv preprint arXiv:1711.08447, 2017. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.08447
Metahuman Creator, https://www.unrealengine.com/ko/metahuman (accessed June 13, 2022)
Unreal Engine, https://www.unrealengine.com/ (accessed June 13, 2022)
J. Deng, S. Cheng, N. Xue, Y. Zhou, and S. Zafeiriou, “UV-GAN: Adversarial Facial UV Map Completion for Pose-invariant Face Recognition,” arXiv preprint arXiv:1712.04695, 2017. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1712.04695
X. Han, Z. Wu, Z. Wu, R. Yu, and L. S. Davis, “VITON: An image-based virtual try-on network,” arXiv preprint arXiv:1711.08447, 2017. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.08447
Metahuman Creator, https://www.unrealengine.com/ko/metahuman (accessed June 13, 2022)
Unreal Engine, https://www.unrealengine.com/ (accessed June 13, 2022)
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