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SIFU

单图高精度3D人体重建技术 适用于实际应用场景

SIFU是一项创新的3D人体重建技术,能够从单一图像生成高质量的3D clothed human模型。该技术采用Side-view Conditioned Implicit Function提升特征提取和几何精度,并通过3D Consistent Texture Refinement改善纹理质量。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现突出,适用于3D打印和场景创建等实际应用。作为CVPR 2024的亮点论文,SIFU为真实世界的人体重建任务提供了有效解决方案。

SIFU:基于侧视图条件的隐式函数用于实用真实世界穿衣人体重建

浙江大学 ReLER, CCAI
通讯作者
图1. SIFU只需一张图像就能重建高质量的3D穿衣人体模型,非常适合3D打印和场景创建等实际应用。SIFU的核心是一种新颖的基于侧视图条件的隐式函数,这是增强特征提取和几何精度的关键。此外,SIFU引入了3D一致性纹理细化过程,大大提高了纹理质量,并在文本到图像扩散模型的帮助下促进了纹理编辑。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现尤为出色,成为实际应用的理想解决方案。

:open_book: 更多视觉结果,请查看我们的项目页面

本仓库将包含 SIFU 的官方实现。

新闻

  • [2024/6/18] 由于签证检查问题,作者无法亲自到会议中心。对此我们深感抱歉[悲伤][哭泣]。
  • [2024/4/5] 我们的论文被评为亮点论文(获接收论文的前11.9%)!
  • [2024/2/28] 我们发布了几何重建的代码,包括测试和推理。
  • [2024/2/27] SIFU被CVPR 2024接收!西雅图见!
  • [2023/12/13] 我们在arXiv上发布了论文。
  • [2023/12/10] 我们建立了项目页面

安装

  • Ubuntu 20 / 18
  • CUDA=11.6 或 11.7 或 11.8, GPU内存 > 16GB
  • Python = 3.8
  • PyTorch = 1.13.0 (官方 入门指南)

我们感谢@levnikolaevich和@GuangtaoLyu提供的宝贵安装建议。

如果你没有conda或miniconda,请先安装:

sudo apt-get update && \
sudo apt-get upgrade -y && \
sudo apt-get install unzip libeigen3-dev ffmpeg build-essential nvidia-cuda-toolkit

mkdir -p ~/miniconda3 && \
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh && \
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3 && \
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh && \
~/miniconda3/bin/conda init bash && \
~/miniconda3/bin/conda init zsh

# 关闭并重新打开shell
git clone https://github.com/River-Zhang/SIFU.git
sudo apt-get install libeigen3-dev ffmpeg
cd SIFU
conda env create -f environment.yaml
conda activate sifu
pip install -r requirements.txt

请下载检查点(谷歌云盘)并将其放置在./data/ckpt

请按照ICON的说明下载额外数据,如HPS和SMPL(使用fetch_hps.shfetch_data.sh)。可能会缺少关于SMPL的文件,你可以从这里下载并将它们放在/data/smpl_related/smpl_data/。

推理



python -m apps.infer -cfg ./configs/sifu.yaml -gpu 0 -in_dir ./examples -out_dir ./results -loop_smpl 100 -loop_cloth 200 -hps_type pixie

测试

# 1. 在 http://icon.is.tue.mpg.de/ 或 https://cape.is.tue.mpg.de/ 注册
# 2. 下载CAPE测试集
bash fetch_cape.sh 

# 评估
python -m apps.train -cfg ./configs/train/sifu.yaml -test

# 提示:apps/train中默认的"mcube_res"为256。

SIFU的应用

场景构建

场景

3D打印

3D

纹理编辑

编辑

动画

动画

真实场景重建

真实场景

引用

如果这项工作对您的研究有帮助,请考虑引用以下BibTeX条目。

@InProceedings{Zhang_2024_CVPR,
    author    = {Zhang, Zechuan and Yang, Zongxin and Yang, Yi},
    title     = {SIFU: Side-view Conditioned Implicit Function for Real-world Usable Clothed Human Reconstruction},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    month     = {June},
    year      = {2024},
    pages     = {9936-9947}
}
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