本論文では、単一の近正面ビューのRGB画像から衣装と体型を自動的に再構築する問題を取り扱います。この目的のために、SMPL上に層状の衣装表現を提案し、衣装のスキニングウェイトをボディメッシュから独立させるという新しい手法を導入しました。これにより、我々の衣装モデルの表現能力が大幅に向上します。既存の方法と比較して、我々の方法はより多くの衣装カテゴリーをサポートし、より正確な形状を回復することができます。我々のモデルを訓練するために、真値の体型と衣装形状および対応する色情報を持つ大規模な2つのデータセットを構築しました。単一メッシュや非パラメトリック表現と比較すると、我々の方法は分離されたメッシュを使用することでより柔軟な制御が可能となり、ポーズ変更（re-pose）、衣装転送（garment transfer）、衣装テクスチャマッピングなどのアプリケーションが実現できます。コードと一部のデータは、https://github.com/jby1993/BCNet で入手可能です。