Well-fitted clothing is essential for both real and virtual garments to enable self-expression and accurate representation for a large variety of body types. Common practice in the industry is to provide a pre-made selection of distinct garment sizes such as small, medium and large. While these may cater to certain groups of individuals that fall within this distribution, they often exclude large sections of the population. In contrast, individually tailored clothing offers a solution to obtain custom-fit garments that are tailored to each individual. However, manual tailoring is time-consuming and requires specialized knowledge, prohibiting the approach from being applied to produce fitted clothing at scale. To address this challenge, we propose a novel method leveraging differentiable simulation for refitting and draping 3D garments and their corresponding 2D pattern panels onto a new body shape, enabling a workflow where garments only need to be designed once, in a single size, and they can be automatically refitted to support numerous body size and shape variations. Our method enables downstream applications, where our optimized 3D drape can be directly ingested into game engines or other applications. Our 2D sewing patterns allow for accurate physics-based simulations and enables manufacturing clothing for the real world.


翻译:合身的服装对于真实与虚拟服饰都至关重要,它既能实现自我表达,又能为各种体型提供准确呈现。行业常规做法是提供预先制作的分码成衣,例如小号、中号和大号。虽然这种模式能满足分布区间内的部分人群需求,却常常将大量体型排除在外。相比之下,个体化定制服装提供了为每个人量身打造合身服饰的解决方案。然而,手工定制耗时且需要专业知识,难以实现规模化合身服装的生产。为应对这一挑战,我们提出一种创新方法:利用可微分仿真技术,将三维服装及其对应的二维裁片适配并悬垂到新体型上。该方法实现了只需设计单一尺码的服装,即可自动适配多种体型变化的工艺流程。我们的技术支持下游应用场景,优化后的三维悬垂模型可直接导入游戏引擎或其他应用系统。生成的二维缝制版型支持精确的物理仿真,并为现实世界的服装制造提供可能。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月9日
Arxiv
16+阅读 · 2020年2月6日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
8+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
1+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
3+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员