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ICON

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利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格

ICON项目利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格。项目支持多种基于PyTorch的模型，适合不同训练和评估需求。最新发布的ECON在此基础上进一步改进了功能。

ICONCVPR 20223D重建深度学习人体网格Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文

ICON项目介绍

项目概述

ICON，全称为 Implicit Clothed humans Obtained from Normals，是一个能够通过表面法线生成隐式着装人类身体模型的项目。此项目由Yuliang Xiu、Jinlong Yang、Dimitrios Tzionas和Michael J. Black共同进行了研究，并在2022年于CVPR会议上展示。

项目特点与功能

ICON项目的主要功能是利用给定的RGB图像生成三维着装人类模型。具体来说，用户可以使用自己的数据在PIFu、PaMIR和ICON上进行训练和评估。ICON能够从原始RGB图像中获取：

  • 分割的人类RGB图像
  • 人体和衣物的法线贴图
  • 像素对齐的法线-RGB重叠图
  • SMPL-(X)格式的人体模型，例如通过PyMAF，PIXIE，PARE，HybrIK和BEV生成
  • 三维着装人类重建
  • 三维衣物模型（需2D遮罩）
  • 自旋的着装人类视频

使用指南

要顺利开展ICON的使用，建议分以下步骤进行：

  1. 安装：首先，需要安装所有的相关包，并设置好模型。具体安装步骤可见相关文档。
  2. 数据准备：使用THuman2.0生成训练、验证和测试数据集，准备指南请查看相应的文档。
  3. 训练与评估：根据训练指南进行模型训练，并使用CAPE测试集进行评估。

此外，ETH Zürich的3DV课程学生支持的时尚图像衣物提取附加组件也可供选择。

谁需要ICON？

ICON适用于需要在自己的数据集上进行PIFu、PaMIR和ICON模型训练和评估的研究人员或开发者。此外，它在需要从简单的2D图像生成详细的3D着装模型的场景中特别有用。

演示运行

在开始演示之前，请务必阅读安装和使用文档，确保所有设置正确无误。例如，以下命令可以帮助你运行一个基本的演示：

cd ICON
python -m apps.infer -cfg ./configs/icon-filter.yaml -gpu 0 -in_dir ./examples -out_dir ./results -export_video -loop_smpl 100 -loop_cloth 200 -hps_type pixie

结论

ICON通过创新性的处理方式满足了许多视觉和计算机图形学的需求。它不仅能够实现高质量的三维重建，还能为动画、游戏开发和可穿戴技术等领域提供支持。ICON项目通过开源形式分享其数据和代码，致力于推动科学研究和技术进步。

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