움직이는 몸과 옷
몸의 동작에 따라 옷의 형태도 달라진다. BEDLAM은 상용 의복 물리 시뮬레이션으로 움직이는 몸의 옷을 생성하고 다양한 외형을 합성한다.
장면과 카메라의 다양성
사람 수, 조명과 카메라 움직임이 다른 장면을 렌더링한다. 몸의 자세만 바꾸는 자료보다 영상 외관의 여러 요인을 함께 조절하는 구성이다.
실제 영상으로의 평가
연구는 BEDLAM으로 여러 자세·형상 회귀 모델을 학습해 실제 영상 벤치마크에서 평가했다. 합성 학습 자료가 모델 설계와 정확도에 미치는 영향도 비교했다.
합성 정답과 전이
렌더링 장면에서는 몸 정답을 알 수 있지만 실제 촬영 영상과 외관 차이가 남는다. 합성 자료에서의 정확도와 실제 영상으로의 전이는 다른 확인이며, 의복 표면과 몸 모델 표면도 구분해야 한다.
관련 문서
EMDB / AMASS / WHAM / VIBE 인체 복원 / HMR 인체 복원 / SMPL-X