모든 사람이 독특하다: 편향되지 않은 인간 메시 복원을 위한 연구

비만 인체 메시 복원 문제를 고려합니다. 즉, 비만 사람들의 이미지에 매개변수화된 인간 메시를 맞춤화하는 문제입니다. 비록 비만 인체 메시 맞춤화가 의료 등 다양한 응용 분야에서 중요한 문제이지만, 최근의 메시 복원 연구는 주로 비만이 아닌 사람들의 이미지에 국한되어 진행되었습니다. 본 연구에서는 이러한 현행 문헌의 핵심적인 공백을 식별하고, 기존 알고리즘의 제한점을 제시하며 논의합니다. 다음으로, 이 문제를 해결하기 위한 간단한 베이스라인을 소개합니다. 이 베이스라인은 확장성이 있으며, 기존 알고리즘과 쉽게 결합하여 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 일반화된 인간 메시 최적화 알고리즘을 제안하여, 비만 인체 이미지뿐만 아니라 커뮤니티 표준 벤치마크 데이터셋에서도 기존 방법들의 성능을 크게 개선하였습니다. 이 기술의 핵심 혁신은 값비싼 메시 매개변수 생성에 대한 감독을 필요로 하지 않는다는 점입니다. 대신, 널리 알려지고 저렴하게 이용 가능한 2D 키포인트 주석부터 시작하여, 우리 방법은 자동으로 메시 매개변수를 생성합니다. 이렇게 생성된 매개변수는 다시 기존의 메시 추정 알고리즘을 재학습하고 미세 조정하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 우리 방법이 다양한 현대적인 메시 추정 방법의 성능을 개선하는 플러그-인 역할을 한다는 것을 보여줍니다. 우리는 표준 및 비만 인체 이미지를 포함하는 여러 데이터셋에서 광범위한 실험을 수행하였으며, 제안된 기술의 효과성을 입증하였습니다.