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J-GLOBAL ID：202202231575742756   整理番号：22A2383534

手描きスケッチ入力による衣服3Dモデルの生成手法

著者 (3件)： 何毅 (北陸先端科学技術大学院大) ,  謝浩然 (北陸先端科学技術大学院大) ,  宮田一乗 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： CG-187  ページ： Vol.2022-CG-187,No.1,1-9 (WEB ONLY)  発行年： 2022年09月07日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 単視点画像からの3Dモデル再構成はディープラーニングの発展により大きな進歩を遂げたが,主流のテンプレートメッシュの変形による再構成手法は衣服などの非水密3Dモデルの再構成には不向きとされている.また,手書きスケッチは手軽にデザイン案を出せるため,画像入力による手法より使いやすい.本研究では,手描きスケッチ入力から3D衣服モデルを生成できる衣服デザイン支援システムを提案する.既存研究と異なり,提案手法は入力スケッチ画像から目標となる3Dモデルの符号なし距離関数(UDF)を推測し,算出したUDFからメッシュの抽出を行う.さらに,Marching Cubesにより生成されたメッシュの編集も可能となった.提案システムで生成した衣服モデルに対し,定量評価と主観評価両方で本研究の有効性を確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *絵画 ,  *製造業 ,  *三次元モデル ,  映像 ,  機械学習 ,  型枠 ,  計算機利用システム ,  関数 ,  衛生用品 ,  距離関数 ,  深層学習
準シソーラス用語： 3Dテンプレート ,  *3Dモデル ,  *スケッチ ,  ディープラーニング ,  メッシュ ,  *衣服工業 ,  支援システム ,  任意視点画像

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (29件)：

• Alldieck, T., Pons-Moll, G., Theobalt, C. and Magnor, M. A.: Tex2Shape: Detailed Full Human Body Geometry From a Single Image, 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp.2293-2303 (2019).
• Bentley, J. L.: Multidimensional Binary Search Trees Used for Associative Searching, Commun. ACM, Vol. 18, No. 9, p. 509-517 (online), DOI: 10.1145/361002.361007(1975).
• Chen, Y., Xian, C., Jin, S. and Li, G.: 3D Shape-Adapted Garment Generation with Sketches, CGI(2021).
• Chibane, J., Mir, A. and Pons-Moll, G.: Neural Unsigned Distance Fields for Implicit Function Learning, ArXiv, Vol. abs/2010.13938 (2020).
• DeCarlo, D., Finkelstein, A., Rusinkiewicz, S. M. and Santella, A.: Suggestive contours for conveying shape, ACM SIGGRAPH 2003 Papers (2003).

タイトルに関連する用語 (4件)： スケッチ ,  衣服 ,  3Dモデル ,  手法