Nuova Ricerca Sulla Decomposizione di Avatar Umani 3D
Un nuovo studio, pubblicato su arXiv (arXiv:2601.05853v1), presenta un innovativo framework chiamato LayerGS per la decomposizione di avatar umani 3D a più strati, consentendo la separazione del corpo dagli indumenti. Questo approccio promette di superare i limiti dei metodi precedenti, che spesso vincolano i vestiti a una singola identità o faticano a gestire le aree occluse.
LayerGS utilizza una rappresentazione basata su Gaussiane 2D per codificare ogni strato, garantendo una geometria accurata e un rendering fotorealistico. Le regioni nascoste vengono ricostruite tramite inpainting, utilizzando un modello di diffusione 2D pre-addestrato con score-distillation sampling (SDS).
Il processo di addestramento si articola in tre fasi: dapprima si ricostruisce il modello canonico grossolano degli indumenti, seguito da un addestramento a più strati per recuperare i dettagli del corpo (strato interno) e degli indumenti (strato esterno). I risultati sperimentali, condotti su due dataset di riferimento 3D (4D-Dress, Thuman2.0), dimostrano una qualità di rendering e una decomposizione migliori rispetto allo stato dell’arte. Questo progresso facilita la creazione di applicazioni immersive, come la prova virtuale di abiti da nuove prospettive e pose, aprendo nuove possibilità per la creazione di asset umani 3D ad alta fedeltà.
Il codice sorgente è disponibile su GitHub all’indirizzo: https://github.com/RockyXu66/LayerGS
Paper: ArXiv.org