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#573
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
人物画像と点群，あるいはそのいずれかから人物形状メッシュとスケルトン及びメッシュとスケルトン間の対応を示す重み（スキニング）を推定，スケルトンベースで変形可能な人体モデルを出力する．2Dと3Dから三次元空間の各点に対応する特徴量をBilinear/Trilinear補間で取り出し，Implicit Functionの形で出力を取り出す．
新規性
2D/3Dのデータそれぞれをbackboneとなるネットワークで処理し特徴量マップにしておき，Implicit Functionにおけるクエリ点での特徴量を2Dと3Dそれぞれについて空間的に補間して出力，SkinとOccupancyとPoseをすべてImplicit FunctionによるFieldとして学習するというアプローチが新規．それぞれの出力用に適した重点的なサンプリングを行って学習する．
結果
RenderPoseでの学習・評価に加え，自前で実世界データセットを構築し評価した．既存手法よりも高い再構成精度を達成しており，未知のアニメーションにも対応できることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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