We propose IntegratedPIFu, a new pixel aligned implicit model that builds on the foundation set by PIFuHD. IntegratedPIFu shows how depth and human parsing information can be predicted and capitalised upon in a pixel-aligned implicit model. In addition, IntegratedPIFu introduces depth oriented sampling, a novel training scheme that improve any pixel aligned implicit model ability to reconstruct important human features without noisy artefacts. Lastly, IntegratedPIFu presents a new architecture that, despite using less model parameters than PIFuHD, is able to improves the structural correctness of reconstructed meshes. Our results show that IntegratedPIFu significantly outperforms existing state of the arts methods on single view human reconstruction. Our code has been made available online.
翻译:我们提出综合PIFu, 这是一种以 PIFuHD 建立的基础为基础的新的像素一致的隐含模型。 综合PIFu 展示了如何预测深度和人类分解信息,如何在像素一致的隐含模型中加以利用。 此外, 综合PIFu 引入了深度导向抽样, 这是一种创新的培训计划, 提高了任何像素一致的隐含模型的能力, 以便在没有吵闹的人工制品的情况下重建重要的人类特征。 最后, 综合PIFu 提出了一个新的架构, 尽管使用的模式参数比 PIFuHD少, 但它能够改善重建的meshes 的结构正确性。 我们的结果表明, 综合PIFu 明显地超越了单视人类重建的现有艺术方法。 我们的代码已经在网上公布。