摘要
随着虚拟试穿的快速发展，布料仿真、碰撞处理及三维人体重建等技术成为了重要的研究内容。然而，目前虚拟试穿实际应用过程中仍存在诸多不足，现有的碰撞处理、三维人体重建技术仍亟待提高。本文围绕在虚拟试穿场景中存在的关键问题，从传统图形学领域出发，结合计算机视觉领域做进一步拓展，开展了相关关键技术的研究，旨在探索出一套适用于虚拟试穿场景的高可用方案，本文主要研究内容如下： (1) 针对手动定义碰撞器效率低且刻画能力差的问题，提出了一种层次包围盒自动生成算法。首先，选用Sphere包围盒和AABB包围盒构建层次包围盒；然后，通过自上而下的构造策略，基于Morton码做结构划分，使用GPU并行构建层次包围盒树；最后，确定叶子节点并通过后序遍历将AABB包围盒填充到层次包围盒树，完成层次包围盒的自动生成。实验结果表明，该方法减少了建模时手动定义包围盒的繁琐工作，实现了包围盒的实时自动生成，可以更准确地刻画三维模型的形状特征，且具有更高的动态性能。 (2) 针对布料在仿真实验中的柔软易变形和与刚体碰撞易失真、实时性差的问题，提出了基于并行BVH的碰撞处理及布料仿真算法。首先，忽略质点弹簧模型中的剪切弹簧力来对布料建模，保证布料模型的稳定性；然后，使用基于Morton码的层次包围盒生成算法并行构建一组BVH结构包围盒；最后，使用GPU并行执行算法，使多个质点同时更新位置并遍历模型的BVH结构。实验结果表明，该方法保证了布料仿真的真实感，加快了碰撞检测效率，准确地刻画了布料与物体碰撞时的状态。 (3) 针对当前三维人体重建技术的模型预采集繁琐且费用昂贵、模型重建速度慢、抗遮挡能力不足及姿势鲁棒性差等问题，本文提出了一个基于显式隐式结合的三维人体重建方法，实现了仅依靠一张图片建立人体三维模型。首先，以SMPL作为先验知识，以SMPL法线为条件预测人体模型法向图，生成人体的粗粒度模型，提高模型的鲁棒性；然后，用基于深度隐式函数的方法生成人体模型的占用域，借鉴PIFuHD的研究思想实现对模型的细节优化；最后，在CAPE数据集上进行测试。实验结果表明，即使在宽松着装及非常规姿态场景中仍保证了较高的重建效率及人体模型完整性，并且具有良好的姿势鲁棒性。
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