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#82
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
衣服を着た人体形状をImplicit Functionで記述・再構成するための手法の提案．人体姿勢に対応する非剛体変形場と大きな変形に伴う形状変化に分離しそれぞれをNeural Implicit Functionで学習することで，明示的なテンプレート形状との位置合わせ無しで一貫性のある変形する人体形状を扱えるようにした．
新規性
衣服のディティールを含めた変形する人体形状をImplicit FunctionによるSDFで記述できるようにした．このためTポーズの人体形状とのマッピングを学習するCanonical mapping network，衣服の変形をなど学習するDisplacement field network，これらの出力からSDFを出力するCanonical SDFに分離したネットワーク構造を提案している．
結果
CAPE Dataset，DFAUST，TailorNet，MoViと独自のデータセット（ClothSeq）で検証．姿勢に応じた適切な人体形状が生成されており，さらに衣服の形状もそれに合わせて変形するように学習できていることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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