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一个用于解析三维服装和学习尺寸敏感的三维服装的数据集和模型( SIZER: A Dataset and Model for Parsing 3D Clothing and Learning Size Sensitive 3D Clothing )
G Tiwari BL Bhatnagar T Tung G Pons-Moll
虽然从真实数据中学习的三维服装模型存在，但没有任何方法能够预测服装变形作为服装尺寸的函数。在本文中，我们引入SizerNet来预测基于人体形状和服装尺寸参数的三维服装，引入ParserNet来从输入的网格中一次推知服装网格和带有个人细节的服装下的形状。SizerNet允许估计和可视化不同尺寸服装的着装效果，而ParserNet允许直接编辑输入网格的服装，从而消除了扫描分割的需要，这本身就是一个具有挑战性的问题。为了学习这些模型，我们引入了服装尺寸变化的SIZER数据集，该数据集包括100，100个穿着不同尺寸的休闲服装的不同对象，总计约2000次扫描。该数据集包括扫描、注册到SMPL模型、在服装零件、服装类别和尺寸标签中分段的扫描。我们的实验显示了比在sizer上训练的基线方法更好的解析精度和大小预测。代码、模型和数据集将发布用于研究目的。
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