画像から人体の3Dモデルを生成する技術 - Qiita

背景 メタバースやAR等の進展で人体の3Dモデル化は需要大 （Vtuber等のアバター,ゲームモーション作成、映像コンテンツの作成等） 今回は画像や動画からどうやって人体を3D化するかという技術を紹介したいと思います。 3Dモデルの表現方法 画像から3Dモデルを作成する上で重要なのは３Dをどのような形で表現をすればよりNNの学習に適しているかということです。 3DモデルをPoint Cloudのような点群として表現するのか、メッシュとして表現するのかなど同じ3Dにしても多数の表現方法があります。用途やNNの学習に適した表現形式 が多数提案されており、今回はSMPLとNeRFという２つの表現方法に関してご紹介いたします。 押さえておきたい要素技術1: SMPLモデル SMPLとは? パラメータ化された人体の3Dモデル SMPL: A Skinned Multi-Person Linear M

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"SMPL: 間接点,人の向いている方向,それぞれに対する回転角度𝜃と人の体格を決める10次元のパラメータ𝛽という人間が解釈しやすい82個のパラメータで操作可能 / ml-neuman: NeRF+人背景分離用のMaskRCNN+画像からのSMPL推定" 2023