في هذا البحث، نتناول مشكلة إعادة بناء أشكال الملابس وجسم الإنسان تلقائيًا من صورة واحدة بالقرب من الواجهة الأمامية (RGB). لتحقيق هذا الهدف، نقترح تمثيلًا طبقيًا للملابس فوق نموذج SMPL ونقوم بشكل مبتكر بجعل وزن التغليف (skinning weight) للملابس مستقلًا عن شبكة الجسم (body mesh)، مما يحسن بشكل كبير قدرة نموذج ملابسنا على التعبير. مقارنة بالطرق الحالية، يمكن لطريقتنا دعم المزيد من فئات الملابس واستعادة هندسة أكثر دقة. لتدريب نموذجنا، قمنا ببناء قاعدتين كبيرتين للبيانات تحتويان على الهندسة الحقيقية للجسم والملابس بالإضافة إلى الصور الملونة المترافقة. مقارنة بالشبكة الواحدة أو التمثيل غير المعلمي (non-parametric representation)، يمكن لطريقتنا تحقيق سيطرة أكثر مرونة باستخدام الشبكات المنفصلة، مما يجعل التطبيقات مثل إعادة وضع الجسم، نقل الملابس، وخرائط النسيج للملابس ممكنة. الرمز البرمجي وبعض البيانات متوفرون في: https://github.com/jby1993/BCNet.