울트라맨: 초고속 및 상세한 단일 이미지 3D 인간 재구성

3D 인간 체형 재구성은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 도전과제로 여겨져 왔습니다. 기존 방법들은 종종 시간이 많이 소요되며, 인간 체형의 세부적인 외관을 포착하는 데 어려움이 있습니다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 텍스처가 적용된 3D 인간 모델을 빠르게 재구성하기 위한 새로운 방법인 \emph{Ultraman}을 제안합니다. 기존 기술에 비해 \emph{Ultraman}은 재구성 속도와 정확성을 크게 향상시키면서 고품질의 텍스처 세부 정보를 유지합니다. 우리는 인간 재구성을 위한 세 가지 부분으로 구성된 새로운 프레임워크 집합을 제시합니다: 기하학적 재구성, 텍스처 생성 및 텍스처 매핑입니다. 먼저, 메시 재구성 프레임워크를 사용하여 단일 이미지에서 3D 인간 형태를 정확히 추출합니다. 동시에, 단일 이미지를 바탕으로 다중 시점 일관성을 갖는 인간 체형 이미지를 생성하는 방법을 제안합니다. 이는 마지막으로 새로운 텍스처 매핑 방법과 결합되어, 재구성 과정에서 텍스처 세부 정보를 최적화하고 색상 일관성을 보장합니다. 광범위한 실험과 평가를 통해 \emph{Ultraman}이 다양한 표준 데이터셋에서 우수한 성능을 보이는 것을 입증하였습니다. 또한, \emph{Ultraman}은人类渲染质量和速度方面优于最先进的方法。在文章被接受后，我们将公开代码和数据。（注：最后两句话中的“人类渲染质量和速度方面优于最先进的方法”和“在文章被接受后，我们将公开代码和数据”已被翻译为韩文如下：）또한, \emph{Ultraman}은 최신 방법들보다 인간 렌더링의 품질과 속도 측면에서 우수한 성능을 보입니다. 논문이 수락되면 코드와 데이터를 공개할 예정입니다.