在本文中,我们开发了一种强大的3D服装数字化解决方案,可以在现实世界时尚目录图像上概括用布纹理遮挡和大体姿势变化。我们假设已知类型的服装类型的固定拓扑参数模板网格模型(例如,T恤,裤子),并从输入目录图像执行高质量纹理的映射到与衣服的参数网格模型相对应的UV映射面板。我们通过首先预测服装边界的稀疏2D地标。随后,我们使用这些地标在UV地图面板上执行基于薄板样条的纹理传输。随后,我们使用深度纹理修复网络来填充TPS输出中的大孔(由于查看变化和自闭电),以产生一致的UV映射。此外,为了培训监督的地标预测和纹理修复任务,我们产生了一大组合成数据,其具有不同于各种姿势的各种视图的不同纹理和照明。此外,我们手动注释了一小组时尚目录图像从在线时尚电子商务平台到Finetune。我们开展彻底的经验评估,并在时尚目录图像上显示我们所提出的3D服装纹理解决方案的令人印象深刻的定性结果。这种3D服装数字化有助于我们解决启用3D虚拟试验的具有挑战性的任务。
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