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1. (WO2016207311) MODÈLE LINÉAIRE MULTI-PERSONNE REVÊTU
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N° de publication : WO/2016/207311 N° de la demande internationale : PCT/EP2016/064610
Date de publication : 29.12.2016 Date de dépôt international : 23.06.2016
CIB :
G06T 13/40 (2011.01) ,G06T 19/20 (2011.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
13
Animation
20
Animation tridimensionnelle [3D]
40
de personnages, p.ex. d’êtres humains, d’animaux ou d’êtres virtuels
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
19
Manipulation de modèles ou d'images tridimensionnels [3D] pour infographie
20
Édition d'images tridimensionnelles [3D], p.ex. modification de formes ou de couleurs, alignement d'objets ou positionnements de parties
Déposants : MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FÖRDERUNG DER WISSENSCHAFTEN E.V.[DE/DE]; Hofgartenstrasse 8 80539 München, DE
Inventeurs : BLACK, Michael J.; DE
LOPER, Matthew; US
MAHMOOD, Naureen; DE
PONS-MOLL, Gerard; DE
ROMERO, Javier; DE
Mandataire : BACH, Alexander, et al.; DE
Données relatives à la priorité :
62/183,85324.06.2015US
Titre (EN) SKINNED MULTI-PERSON LINEAR MODEL
(FR) MODÈLE LINÉAIRE MULTI-PERSONNE REVÊTU
Abrégé :
(EN) The invention comprises a learned model of human body shape and pose dependent shape variation that is more accurate than previous models and is compatible with existing graphics pipelines. Our Skinned Multi-Person Linear model (SMPL) is a skinned vertex based model that accurately represents a wide variety of body shapes in natural human poses. The parameters of the model are learned from data including the rest pose template, blend weights, pose-dependent blend shapes, identity- dependent blend shapes, and a regressor from vertices to joint locations. Unlike previous models, the pose-dependent blend shapes are a linear function of the elements of the pose rotation matrices. This simple formulation enables training the entire model from a relatively large number of aligned 3D meshes of different people in different poses. The invention quantitatively evaluates variants of SMPL using linear or dual- quaternion blend skinning and show that both are more accurate than a Blend SCAPE model trained on the same data. In a further embodiment, the invention realistically models dynamic soft-tissue deformations. Because it is based on blend skinning, SMPL is compatible with existing rendering engines and we make it available for research purposes.
(FR) La présente invention comprend un modèle appris de forme du corps humain et de variation de forme dépendant de la pose qui est plus précis que des modèles classiques et est compatible avec des pipelines graphiques existants. Notre modèle linéaire multi-personne revêtu (SMPL) est un modèle basé sur sommets revêtu qui représente de manière précise une grande diversité de formes de corps dans des poses humaines naturelles. Les paramètres du modèle sont appris à partir de données comprenant le modèle de pose de repos, les poids de mélange, les formes de mélange dépendant de pose, les formes de mélange dépendant d'identité, et une variable explicative de sommets à des emplacements d'articulation. Contrairement aux modèles classiques, les formes de mélange dépendant de pose sont une fonction linéaire des éléments des matrices de rotation de pose. Cette formulation simple permet l'apprentissage de l'ensemble du modèle à partir d'un nombre relativement important de mailles 3D alignées de différentes personnes dans différentes poses. La présente invention évalue de façon quantitative des variants de SMPL à l'aide d'un revêtement de mélange à quaternion linéaire ou double et montrent que tous les deux sont plus précis qu'un modèle SCAPE de mélange ayant bénéficié d'un apprentissage sur les mêmes données. Selon un autre mode de réalisation, la présente invention modélise de façon réaliste des déformations des tissus mous dynamiques de modèles. En raison du fait qu'il est basé sur un revêtement de mélange, SMPL est compatible avec des moteurs de rendu existants et nous les rend disponibles à des fins de recherche.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)