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Présentation de Garment3DGen : Une nouvelle façon de créer des vêtements en 3D

Garment3DGen propose une méthode facile pour créer des vêtements 3D à partir d'images ou de texte.

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Table des matières

Garment3DGen est une nouvelle méthode qui crée des modèles de Vêtements 3D à partir d'images ou de descriptions textuelles. Cette technologie simplifie le processus de création de vêtements virtuels, qui nécessite généralement des designers qualifiés et des logiciels complexes. Avec Garment3DGen, les gens peuvent facilement générer des styles de vêtements virtuels dans diverses applications, y compris les jeux vidéo et la réalité virtuelle.

Comment ça marche

La méthode commence par un modèle 3D de base d'un vêtement. Les utilisateurs fournissent soit une image, soit une description du type de vêtement qu'ils veulent créer. Le système modifie ensuite le modèle de base pour produire un nouveau vêtement 3D qui correspond à la demande de l'utilisateur. Ce vêtement est prêt à être utilisé dans des simulations, ce qui signifie qu'il peut être drapé de manière réaliste sur un corps virtuel.

Garment3DGen utilise des techniques avancées pour créer des vêtements 3D réalistes. Elle s'appuie sur des avancées récentes dans la capture d'images et leur transformation en Formes 3D. Bien que certaines étapes du processus soient automatiques, des ajustements sont effectués pour garantir que le résultat final est de haute qualité et a un bon rendu.

Génération de vêtements 3D

Pour transformer des images en vêtements 3D, la méthode commence par générer des formes grossières en fonction de l'entrée. Cependant, ces formes initiales doivent souvent être perfectionnées pour répondre aux exigences des simulations réalistes. Le processus implique d'ajuster la forme de base du vêtement pour correspondre à ce qui est vu sur l'image fournie. Cette étape est cruciale car elle permet au vêtement de conserver sa structure originale tout en s'adaptant à de nouveaux styles.

Maintien de la qualité

La méthode comprend également des techniques spéciales pour garder la qualité et le design du vêtement intacts. En se concentrant sur la façon dont le maillage du vêtement (la structure sous-jacente du vêtement) est modifié, le résultat est une pièce qui maintient sa forme tout en ayant un aspect attrayant. Le défi ici est de s'assurer que les vêtements ont les bonnes caractéristiques, comme des trous pour les bras et la tête, tout en veillant à ce qu'ils aient un bon rendu dans des espaces virtuels.

Génération de Textures

En plus de façonner le vêtement, la technologie se concentre également sur la création de textures, qui sont les détails de surface qui donnent au vêtement son apparence. Des textures de haute qualité peuvent rendre un vêtement plus réaliste. Cela est réalisé en utilisant des techniques de Génération d'images 2D pour créer des textures qui s'alignent avec la forme et le design du vêtement.

La technologie utilise un processus où des images sont générées sous plusieurs angles, garantissant que les textures sont cohérentes et ont un bon rendu sous tous les angles. Une attention particulière est portée à la cartographie correcte de ces textures sur le modèle 3D.

Ajustement des vêtements aux corps virtuels

Une fois le vêtement créé, il doit s'ajuster correctement au corps virtuel. La méthode inclut une étape d'optimisation qui ajuste la forme du corps virtuel pour s'adapter au vêtement nouvellement créé. Cela garantit que les vêtements se déplacent naturellement avec le corps et ont un aspect réaliste lorsqu'ils sont animés.

Le processus d'ajustement implique de trouver la bonne position et l'échelle pour le vêtement, en veillant à ce qu'il n'y ait pas de chevauchements ou de pénétrations gênants entre les vêtements et le corps. Cela rend le résultat final visuellement attrayant et fonctionnel pour les simulations.

Applications

Garment3DGen a de nombreuses utilisations pratiques. Il peut créer des vêtements pour des jeux vidéo, des films et des applications de réalité virtuelle. La technologie est conçue pour fonctionner avec une variété de styles de vêtements, permettant aux utilisateurs de créer tout, des vêtements décontractés aux costumes fantastiques.

La capacité de générer des vêtements à partir d'images simples ou de descriptions ouvre de nouvelles possibilités pour les designers, les gamers, et quiconque impliqué dans la création d'expériences virtuelles. Cela peut également aider les non-experts à créer rapidement des vêtements pour leurs avatars ou personnages sans avoir besoin de connaissances approfondies en logiciels de design.

Avantages par rapport aux méthodes traditionnelles

Traditionnellement, créer des vêtements virtuels a été un processus long, nécessitant des professionnels qualifiés travaillant avec des logiciels complexes. Garment3DGen simplifie ce processus, permettant à tout le monde de produire rapidement des vêtements 3D de haute qualité. En réduisant le besoin de design manuel et d'expertise extensive, cette technologie démocratise le processus de création de vêtements.

De plus, les vêtements produits par Garment3DGen sont prêts pour la simulation, ce qui signifie qu'ils peuvent être utilisés sans modifications supplémentaires. C'est une amélioration significative par rapport aux anciennes méthodes où les vêtements nécessitaient souvent un post-traitement extensif pour être utilisables.

Limitations et directions futures

Bien que Garment3DGen représente une avancée significative, il y a encore certaines limitations. Actuellement, il s'appuie sur une bibliothèque de modèles de base pour différents types de vêtements. Cela signifie que la gamme de styles pouvant être créés est quelque peu limitée aux modèles disponibles. Élargir cette bibliothèque avec plus d'options diverses pourrait améliorer la polyvalence du système.

De plus, la technologie n'est pas encore parfaite pour capturer chaque petit détail des images d'entrée. Les développements futurs pourraient se concentrer sur l'amélioration du processus de génération de textures pour garantir des représentations encore plus précises des tissus et motifs du monde réel.

Conclusion

En résumé, Garment3DGen est une solution innovante pour créer des vêtements 3D à partir d'images et de texte. Elle rationalise le processus de conception de vêtements virtuels et permet à un public plus large de s'engager dans la création de contenu. À mesure que la technologie s'améliore et que davantage de modèles de vêtements deviennent disponibles, les applications potentielles de Garment3DGen continueront de s'élargir, ouvrant la voie à des expériences virtuelles plus riches.

Source originale

Titre: Garment3DGen: 3D Garment Stylization and Texture Generation

Résumé: We introduce Garment3DGen a new method to synthesize 3D garment assets from a base mesh given a single input image as guidance. Our proposed approach allows users to generate 3D textured clothes based on both real and synthetic images, such as those generated by text prompts. The generated assets can be directly draped and simulated on human bodies. We leverage the recent progress of image-to-3D diffusion methods to generate 3D garment geometries. However, since these geometries cannot be utilized directly for downstream tasks, we propose to use them as pseudo ground-truth and set up a mesh deformation optimization procedure that deforms a base template mesh to match the generated 3D target. Carefully designed losses allow the base mesh to freely deform towards the desired target, yet preserve mesh quality and topology such that they can be simulated. Finally, we generate high-fidelity texture maps that are globally and locally consistent and faithfully capture the input guidance, allowing us to render the generated 3D assets. With Garment3DGen users can generate the simulation-ready 3D garment of their choice without the need of artist intervention. We present a plethora of quantitative and qualitative comparisons on various assets and demonstrate that Garment3DGen unlocks key applications ranging from sketch-to-simulated garments or interacting with the garments in VR. Code is publicly available.

Auteurs: Nikolaos Sarafianos, Tuur Stuyck, Xiaoyu Xiang, Yilei Li, Jovan Popovic, Rakesh Ranjan

Dernière mise à jour: 2024-08-13 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2403.18816

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.18816

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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