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CVPR 2023 | Im2Hands :交互双手形状表征
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https://www.youtube.com/watch?v=3yNGSRz564A CVPR2023 整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2023-Papers-with-Code-Demo https://jyunlee.github.io/ 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2302.14348 代码/Code: https://github.com/jyunlee/Im2Hands 摘要:我们提出隐式两只手 (Im2Hands),这是两只交互手的第一个神经隐式表示。 与依赖参数化手模型和/或低分辨率网格的现有双手重建方法不同,Im2Hands 可以生成两只手的细粒度几何形状,具有高手到手和手到图像的一致性。 为了处理两只手之间的形状复杂性和交互上下文,Im2Hands 对两只手的占用量进行建模 - 以 RGB 图像和粗略的 3D 关键点为条件 - 通过两个新的基于注意力的模块负责初始占用估计和上下文感知占用细化, 分别。 Im2Hands 首先使用查询图像注意力在为每只手设计的规范空间中学习每只手的神经关节占用。 然后,它改进了姿势空间中的初始双手占用,以使用查询锚注意增强两只手形状之间的一致性。 此外,我们引入了一个可选的关键点细化模块,以在单图像重建场景中根据预测的手部关键点实现稳健的双手形状估计。
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