# 人体モデル

PSHumanは、多視点拡散モデルと明示的再構成技術を用いて、一枚の写真からリアルな3D人体モデルを再構築する革新的なフレームワークです。この技術は、複雑な自己遮蔽問題に対処し、生成された顔の詳細において幾何学的歪みを回避できる点が重要です。PSHumanは、クロススケール拡散モデルによってグローバルな全身形状とローカルな顔の特徴を統合的にモデル化することで、ディテールが豊富でアイデンティティの特徴を維持した新たな視点からの生成を実現します。さらに、SMPL-Xなどのパラメトリックモデルが提供するボディープライオリティによって、異なる人体姿勢でのクロスビューボディ形状の一貫性を強化しています。PSHumanの主な利点として、幾何学的ディテールの豊かさ、テクスチャの忠実度の高さ、および汎化能力の強さが挙げられます。

DressReconは、単眼ビデオから時間的に整合性のある4D人体モデルを再構築するための手法です。非常にゆったりとした衣服や、手持ちの物体とのインタラクションの処理に重点を置いています。この技術は、大規模なトレーニングデータから学習された汎用の人体事前知識と、個々のビデオに特化した「骨格袋」変形（テスト時に最適化によって適合）を組み合わせています。DressReconは、身体と衣服の変形を別々の運動モデル層として分離するために、ニューラルインプリシットモデルを学習します。衣服の微妙な形状を捉えるために、人体姿勢、表面法線、光流などの画像ベースの事前知識を利用し、最適化プロセスで調整を行います。生成されたニューラルフィールドは、時間的に整合性のあるメッシュに抽出したり、レンダリング品質を向上させ、インタラクティブな視覚化を実現するために、さらに明示的な3Dガウスに最適化したりすることができます。DressReconは、非常に困難な衣服の変形や物体とのインタラクションを含むデータセットにおいて、従来技術よりも高い3D再構築精度を提供します。