The goal of 3D pose transfer is to transfer the pose from the source mesh to the target mesh while preserving the identity information (e.g., face, body shape) of the target mesh. Deep learning-based methods improved the efficiency and performance of 3D pose transfer. However, most of them are trained under the supervision of the ground truth, whose availability is limited in real-world scenarios. In this work, we present X-DualNet, a simple yet effective approach that enables unsupervised 3D pose transfer. In X-DualNet, we introduce a generator $G$ which contains correspondence learning and pose transfer modules to achieve 3D pose transfer. We learn the shape correspondence by solving an optimal transport problem without any key point annotations and generate high-quality meshes with our elastic instance normalization (ElaIN) in the pose transfer module. With $G$ as the basic component, we propose a cross consistency learning scheme and a dual reconstruction objective to learn the pose transfer without supervision. Besides that, we also adopt an as-rigid-as-possible deformer in the training process to fine-tune the body shape of the generated results. Extensive experiments on human and animal data demonstrate that our framework can successfully achieve comparable performance as the state-of-the-art supervised approaches.

3D姿势传输是最具挑战性的3D生成任务之一。它旨在将源网的姿势传递到目标网格，并保持目标网格的身份（例如，体形）。某些以前的作品需要关键点注释来构建源网格和目标网格之间的可靠对应，而其他方法不考虑源和目标之间的任何形状对应，这导致了有限的发电质量。在这项工作中，我们提出了一种通信细化网络，以帮助为人类和动物网格进行3D姿势转移。首先通过解决最佳运输问题来建立源网和目标网格之间的对应关系。然后，我们根据密集的对应探讨源网格并获得粗糙的翘曲网格。通过我们提出的弹性实例标准化，翘曲的网格将更好地精制，这是一个条件归一化层，可以帮助产生高质量网格。广泛的实验结果表明，所提出的架构可以有效地将源从源转移到目标网格，并提供比最先进的方法满意的视觉性能更好的结果。

我们为姿势传输任务提供了一种定制的3D网格变压器模型。随着3D姿势转移基本上是依赖于给定网格的变形过程，这项工作的直觉是在具有强大的自我关注机制之间感知给定网格之间的几何不一致。具体而言，我们提出了一种新的几何对比变压器，其具有高效的3D结构感知能力，对给定网格的全局几何不一致。此外，在本地，进一步提出了一种简单但高效的中央测地对比损失，以改善区域几何不一致学习。最后，我们将潜在的等距正则化模块与新的半合成数据集一起呈现，用于跨DataSet 3D姿势传输任务对未知空间。大规模的实验结果证明了我们对SMPL-NPT，浮点和新建议的数据集SMG-3D数据集的最新定量表演的效果，以及在MG布和SMAL数据集中有前途的定性结果。结果证明，我们的方法可以实现鲁棒3D姿势传输，并且广泛地挑战来自跨数据集任务的未知空间的网格。代码和数据集可用。代码可用：https://github.com/mikecheninoulu/cgt。

我们认为人类变形转移问题，目标是在不同角色之间的零件姿势。解决此问题的传统方法需要清晰的姿势定义，并使用此定义在字符之间传输姿势。在这项工作中，我们采取了不同的方法，将角色的身份转换为新的身份，而无需修改角色的姿势。这提供了不必在3D人类姿势之间定义等效性的优点，这在姿势往往会根据执行它们的角色的身份而变化并不简单，并且由于它们的含义是高度上下文的。为了实现变形转移，我们提出了一种神经编码器 - 解码器架构，其中仅编码身份信息以及解码器在姿势上调节的位置。我们使用姿势独立表示，例如等距 - 不变形状特征，以表示身份特征。我们的模型使用这些功能来监督从变形姿势的偏移预测到转移结果。我们通过实验展示了我们的方法优于最先进的方法，定量和定性，并且更好地推广在训练期间没有看到。我们还介绍了一个微调步骤，可以为极端身份获得竞争力的结果，并允许转移简单的衣服。

4D隐式表示中的最新进展集中在全球控制形状和运动的情况下，低维潜在向量，这很容易缺少表面细节和累积跟踪误差。尽管许多深层的本地表示显示了3D形状建模的有希望的结果，但它们的4D对应物尚不存在。在本文中，我们通过提出一个新颖的局部4D隐性代表来填补这一空白，以动态穿衣人，名为Lord，具有4D人类建模和局部代表的优点，并实现具有详细的表面变形的高保真重建，例如衣服皱纹。特别是，我们的主要见解是鼓励网络学习本地零件级表示的潜在代码，能够解释本地几何形状和时间变形。为了在测试时间进行推断，我们首先估计内部骨架运动在每个时间步中跟踪本地零件，然后根据不同类型的观察到的数据通过自动编码来优化每个部分的潜在代码。广泛的实验表明，该提出的方法具有强大的代表4D人类的能力，并且在实际应用上胜过最先进的方法，包括从稀疏点，非刚性深度融合（质量和定量）进行的4D重建。

在本文中，我们展示了Facetunegan，一种新的3D面部模型表示分解和编码面部身份和面部表情。我们提出了对图像到图像翻译网络的第一次适应，该图像已经成功地用于2D域，到3D面几何。利用最近释放的大面扫描数据库，神经网络已经过培训，以便与面部更好的了解，使面部表情转移和中和富有效应面的变异因素。具体而言，我们设计了一种适应基础架构的对抗架构，并使用Spiralnet ++进行卷积和采样操作。使用两个公共数据集（FACESCAPE和COMA），Facetunegan具有比最先进的技术更好的身份分解和面部中和。它还通过预测较近地面真实数据的闪烁形状并且由于源极和目标之间的面部形态过于不同的面部形态而越来越多的不期望的伪像来优异。

Recent approaches to drape garments quickly over arbitrary human bodies leverage self-supervision to eliminate the need for large training sets. However, they are designed to train one network per clothing item, which severely limits their generalization abilities. In our work, we rely on self-supervision to train a single network to drape multiple garments. This is achieved by predicting a 3D deformation field conditioned on the latent codes of a generative network, which models garments as unsigned distance fields. Our pipeline can generate and drape previously unseen garments of any topology, whose shape can be edited by manipulating their latent codes. Being fully differentiable, our formulation makes it possible to recover accurate 3D models of garments from partial observations -- images or 3D scans -- via gradient descent. Our code will be made publicly available.

在两个非辅助变形形状之间建立对应关系是视觉计算中最根本的问题之一。当对现实世界中的挑战（例如噪声，异常值，自我结合等）挑战时，现有方法通常会显示出弱的弹性。另一方面，自动描述器在学习几何学上有意义的潜在嵌入方面表现出强大的表现力。但是，它们在\ emph {形状分析}中的使用受到限制。在本文中，我们介绍了一种基于自动码头框架的方法，该方法在固定模板上学习了一个连续形状的变形字段。通过监督点在表面上的变形场，并通过小说\ emph {签名距离正则化}（SDR）正规化点偏面的正规化，我们学习了模板和Shape \ Emph {卷}之间的对齐。经过干净的水密网眼培训，\ emph {没有}任何数据启发，我们证明了在受损的数据和现实世界扫描上表现出令人信服的性能。

Single-image 3D human reconstruction aims to reconstruct the 3D textured surface of the human body given a single image. While implicit function-based methods recently achieved reasonable reconstruction performance, they still bear limitations showing degraded quality in both surface geometry and texture from an unobserved view. In response, to generate a realistic textured surface, we propose ReFu, a coarse-to-fine approach that refines the projected backside view image and fuses the refined image to predict the final human body. To suppress the diffused occupancy that causes noise in projection images and reconstructed meshes, we propose to train occupancy probability by simultaneously utilizing 2D and 3D supervisions with occupancy-based volume rendering. We also introduce a refinement architecture that generates detail-preserving backside-view images with front-to-back warping. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in 3D human reconstruction from a single image, showing enhanced geometry and texture quality from an unobserved view.

我们建议使用点云上的几何感知体系结构，考虑到学习局部结构的数据局部结构，以学习数据的局部结构，以学习数据的局部结构，以了解数据的局部结构，并使用点云上的几何感知体系结构来学习数据的局部结构，以考虑到局部数据结构。估计时间一致的3D变形，而无需在训练时间，通过利用周期一致性来进行密集的对应关系。除了学习密集对应的能力外，GNPM还可以实现潜在空间操作，例如插值和形状/姿势转移。我们在各种衣服的人类数据集上评估了GNPM，并表明它与需要在训练过程中需要密集对应的最新方法相当。

人类姿势转移旨在将源人的外观转移到目标姿势。利用基于流量的非刚性人类图像的翘曲的现有方法取得了巨大的成功。然而，由于源和目标之间的空间相关性未充分利用，它们未能保留合成图像中的外观细节。为此，我们提出了基于流动的双重关注GaN（FDA-GaN），以应用于更高的发电质量的遮挡和变形感知功能融合。具体而言，可变形的局部注意力和流量相似性关注，构成双重关注机制，可以分别导出负责可变形和遮挡感知融合的输出特征。此外，为了维持传输的姿势和全球位置一致性，我们设计了一种姿势归一化网络，用于从目标姿势到源人员学习自适应标准化。定性和定量结果都表明，我们的方法在公共IPer和Deepfashion数据集中优于最先进的模型。

本文介绍了一种新型的基于学习的服装变形方法，为各种动画中的各种形状佩戴的服装产生丰富和合理的详细变形。与现有的基于学习的方法相比，需要为不同的服装拓扑或姿势进行众多培训的型号，并且无法轻易实现丰富的细节，我们使用统一的框架有效且容易地产生高保真变形。为了解决预测受多源属性影响的变形的具有挑战性问题，我们提出了三种策略从新颖的角度来看。具体而言，我们首先发现衣服和身体之间的配合对折叠程度具有重要影响。然后，我们设计了一个属性解析器，以生成详细信息感知的编码并将它们注入图形神经网络，从而增强了各种属性下的细节的辨别。此外，为了实现更好的收敛并避免过度平稳变形，我们提出了输出重建以减轻学习任务的复杂性。实验结果表明，我们所提出的变形方法在泛化能力和细节质量方面实现了更好的现有方法。

大多数现有的动物姿势和形状估计方法用参数模型重建动物网格。这是因为Smal模型的低维姿势和形状参数使得深网络更容易学习高维动物网。然而，Smal模型从具有限制和形状变化的玩具动物的扫描学习，因此可能无法良好地代表高度不同的真实动物。这可能导致估计网格的差，例如2D证据的差。 2d关键点或剪影。为了缓解此问题，我们提出了一种从单个图像重建3D动物网格的粗细方法。粗略估计阶段首先估计Smal模型的姿势，形状和翻译参数。然后将估计的网格用作图表卷积网络（GCN）的起点，以预测细化阶段的每顶顶点变形。基于SMAL和基于顶点的表示的这种组合来自参数和非参数表示。我们将网眼细化GCN（MRGCN）设计为具有分层特征表示的编码器解码器结构，以克服传统GCN的有限接收领域。此外，我们观察到，现有动物网格重建工作所使用的全局图像特征无法捕获用于网格细化的详细形状信息。因此，我们引入了本地特征提取器来检索顶点级别功能，并将其与全局功能一起用作MRGCN的输入。我们在Stanfordextra DataSet上测试我们的方法，实现最先进的结果。此外，我们在动物姿势和BADJA数据集中测试我们方法的泛化能力。我们的代码可在项目网站上获得。

随着几个行业正在朝着建模大规模的3D虚拟世界迈进，因此需要根据3D内容的数量，质量和多样性来扩展的内容创建工具的需求变得显而易见。在我们的工作中，我们旨在训练Parterant 3D生成模型，以合成纹理网格，可以通过3D渲染引擎直接消耗，因此立即在下游应用中使用。 3D生成建模的先前工作要么缺少几何细节，因此在它们可以生成的网格拓扑中受到限制，通常不支持纹理，或者在合成过程中使用神经渲染器，这使得它们在常见的3D软件中使用。在这项工作中，我们介绍了GET3D，这是一种生成模型，该模型直接生成具有复杂拓扑，丰富几何细节和高保真纹理的显式纹理3D网格。我们在可区分的表面建模，可区分渲染以及2D生成对抗网络中桥接了最新成功，以从2D图像集合中训练我们的模型。 GET3D能够生成高质量的3D纹理网格，从汽车，椅子，动物，摩托车和人类角色到建筑物，对以前的方法进行了重大改进。

We present G-MSM (Graph-based Multi-Shape Matching), a novel unsupervised learning approach for non-rigid shape correspondence. Rather than treating a collection of input poses as an unordered set of samples, we explicitly model the underlying shape data manifold. To this end, we propose an adaptive multi-shape matching architecture that constructs an affinity graph on a given set of training shapes in a self-supervised manner. The key idea is to combine putative, pairwise correspondences by propagating maps along shortest paths in the underlying shape graph. During training, we enforce cycle-consistency between such optimal paths and the pairwise matches which enables our model to learn topology-aware shape priors. We explore different classes of shape graphs and recover specific settings, like template-based matching (star graph) or learnable ranking/sorting (TSP graph), as special cases in our framework. Finally, we demonstrate state-of-the-art performance on several recent shape correspondence benchmarks, including real-world 3D scan meshes with topological noise and challenging inter-class pairs.

仅使用单视2D照片的收藏集对3D感知生成对抗网络（GAN）的无监督学习最近取得了很多进展。然而，这些3D gan尚未证明人体，并且现有框架的产生的辐射场不是直接编辑的，从而限制了它们在下游任务中的适用性。我们通过开发一个3D GAN框架来解决这些挑战的解决方案，该框架学会在规范的姿势中生成人体或面部的辐射场，并使用显式变形场将其扭曲成所需的身体姿势或面部表达。使用我们的框架，我们展示了人体的第一个高质量的辐射现场生成结果。此外，我们表明，与未接受明确变形训练的3D GAN相比，在编辑其姿势或面部表情时，我们的变形感知训练程序可显着提高产生的身体或面部的质量。

Image and video synthesis has become a blooming topic in computer vision and machine learning communities along with the developments of deep generative models, due to its great academic and application value. Many researchers have been devoted to synthesizing high-fidelity human images as one of the most commonly seen object categories in daily lives, where a large number of studies are performed based on various deep generative models, task settings and applications. Thus, it is necessary to give a comprehensive overview on these variant methods on human image generation. In this paper, we divide human image generation techniques into three paradigms, i.e., data-driven methods, knowledge-guided methods and hybrid methods. For each route, the most representative models and the corresponding variants are presented, where the advantages and characteristics of different methods are summarized in terms of model architectures and input/output requirements. Besides, the main public human image datasets and evaluation metrics in the literature are also summarized. Furthermore, due to the wide application potentials, two typical downstream usages of synthesized human images are covered, i.e., data augmentation for person recognition tasks and virtual try-on for fashion customers. Finally, we discuss the challenges and potential directions of human image generation to shed light on future research.

从单眼图像中重建多人类的身体网格是一个重要但具有挑战性的计算机视觉问题。除了单个身体网格模型外，我们还需要估计受试者之间的相对3D位置以产生连贯的表示。在这项工作中，通过单个图形神经网络，名为MUG（多人类图网络），我们仅使用多人2D姿势作为输入来构建相干的多人类网格。与现有的方法相比，采用检测风格的管道（即提取图像特征，然后找到人体实例并从中恢复身体网格），并遭受实验室收集的训练数据集和野外测试之间的显着域间隙数据集，我们的方法从2D姿势中受益，该姿势具有跨数据集具有相对一致的几何特性。我们的方法工作如下：首先，为了建模多人类环境，它处理多人2D姿势并构建一个新颖的异质图，其中来自不同人和一个人内部的节点与一个人内部连接在一起，以捕获人际关系间的互动并绘制人际关系身体几何形状（即骨骼和网格结构）。其次，它采用双分支图神经网络结构 - 一种用于预测人间深度关系，另一个用于预测与根系接线相关的网格坐标。最后，通过将两个分支的输出组合来构建整个多人类3D网格。广泛的实验表明，杯子在标准3D人体基准的先前多人类网格估计方法 - Panoptic，Mupots-3D和3DPW上的表现。

在计算机愿景中已经过了很长一段时间的3D表示和人体重建。传统方法主要依赖于参数统计线性模型，将可能的身体的空间限制在线性组合。近来，一些方法才试图利用人体建模的神经隐式表示，同时展示令人印象深刻的结果，它们是通过表示能力的限制或没有物理有意义和可控的。在这项工作中，我们提出了一种用于人体的新型神经隐含表示，其具有完全可分辨：无戒开的形状和姿势潜在空间的优化。与事先工作相反，我们的代表是基于运动模型设计的，这使得可以为姿势动画等任务提供可控制的表示，同时允许为3D配件和姿势跟踪等任务进行整形和姿势。我们的模型可以直接培训和精细调整，直接在具有精心设计的损失的非水密原始数据上。实验展示了SOTA方法的改进的3D重建性能，并显示了我们的方法来形状插值，模型拟合，姿势跟踪和运动重新定位的适用性。

基于回归的方法可以通过直接以馈送方式将原始像素直接映射到模型参数来估算从单眼图像的身体，手甚至全身模型。但是，参数的微小偏差可能导致估计的网格和输入图像之间的明显未对准，尤其是在全身网格恢复的背景下。为了解决这个问题，我们建议在我们的回归网络中进行锥体网状对准反馈（PYMAF）循环，以进行良好的人类网格恢复，并将其扩展到PYMAF-X，以恢复表达全身模型。 PYMAF的核心思想是利用特征金字塔并根据网格图像对准状态明确纠正预测参数。具体而言，给定当前预测的参数，将相应地从更优质的特征中提取网格对准的证据，并将其送回以进行参数回流。为了增强一致性的看法，采用辅助密集的监督来提供网格图像对应指南，同时引入了空间对齐的注意，以使我们的网络对全球环境的认识。当扩展PYMAF以进行全身网状恢复时，PYMAF-X中提出了一种自适应整合策略来调整肘部扭转旋转，该旋转会产生自然腕部姿势，同时保持部分特定估计的良好性能。我们的方法的功效在几个基准数据集上得到了验证，以实现身体和全身网状恢复，在该数据集中，PYMAF和PYMAF-X有效地改善了网格图像的对准并实现了新的最新结果。具有代码和视频结果的项目页面可以在https://www.liuyebin.com/pymaf-x上找到。