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DLCA-Recon: 动态宽松服装虚拟化重建
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于学习的模型，利用少量单目视频帧从移动的人中推断出其个性化的3D形状。该模型具有快速和准确的预测，可在不到10秒内达到5mm的重建精度。该模型仅基于合成的3D数据进行学习，可将可变数量的帧作为输入，以6mm的精度重建形状。
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关键要点
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提出了一种基于学习的模型，利用少量单目视频帧推断个性化的3D形状。
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模型可在不到10秒内达到5mm的重建精度。
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模型学习预测统计体型模型的参数和实例化偏移量，加入衣服和头发的形状。
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模型结合了从上往下和从下往上的两个视图预测，具有快速和准确的预测能力。
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仅基于合成的3D数据进行学习，可接受可变数量的帧作为输入。
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即使只有一张图像，模型也能以6mm的精度重建形状。
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3个不同数据集的结果表明了本方法的有效性和准确性。
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