跳舞时飞扬的裙摆，AI也能高度还原了，南洋理工提出动态人体渲染新范式

在日常活动中，人的运动经常引起衣服的附属运动 (secondary motion of clothes) 并因此产生不同的衣服褶皱，而这需要对人体及衣服的几何、运动（人体姿态及速度动力学等）及外观同时进行动态建模。由于此过程涉及复杂的人与衣服的非刚体物理交互，导致传统三维表征往往难以应对。

近年从视频序列中学习动态数字人渲染已取得了极大的进展，现有方法往往把渲染视为从人体姿态到图像的神经映射，采用 「运动编码器—运动特征—外观解码器」的范式。而该范式基于图像损失做监督，过于关注每一帧图像重建而缺少对运动连续性的建模，因此对复杂运动如 「人体运动及衣服附属运动」难以有效建模。

为解决这一问题，来自新加坡南洋理工大学 S-Lab 团队提出运动—外观联合学习的动态人体重建新范式，并提出了基于人体表面的三平面运动表征 (surface-based triplane)，把运动物理建模和外观建模统一在一个框架中，为提升动态人体渲染质量开辟了新的思路。该新范式可有效对衣服附属运动建模，并可用于从快速运动的视频（如跳舞）中学习动态人体重建，以及渲染运动相关的阴影。在渲染效率上比三维体素渲染方法快 9 倍，LPIPS 图像质量提高约 19 个百分点。

论文标题：SurMo: Surface-based 4D Motion Modeling for Dynamic Human Rendering

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.01225.pdf

项目主页：https://taohuumd.github.io/projects/SurMo

Github 链接：https://github.com/TaoHuUMD/SurMo

方法概览

针对已有范式「运动编码器—运动特征—外观解码器」只关注于外观重建而忽略运动连续性建模的缺点，提出了新范式 SurMo ：「①运动编码器—运动特征——②运动解码器、③外观解码器」。如上图所示，该范式分为三个阶段：

区别于已有方法在稀疏三维空间对运动建模，SurMo 提出基于人体表面流形场（或紧凑的二维纹理 UV 空间）的四维（XYZ-T）运动建模，并通过定义在人体表面的三平面（surface-based triplane）来表征运动。

提出运动物理解码器去根据当前运动特征（如三维姿态、速度、运动轨迹等）预测下一帧运动状态，如运动的空间偏导—表面法向量和时间偏导—速度，以此对运动特征做连续性建模。

四维外观解码，对运动特征在时序上解码以此渲染三维自由视点视频，主要通过混合体素—纹理神经渲染方式实现 (Hybrid Volumetric-Textural Rendering, HVTR [Hu et al. 2022]).

SurMo 可基于重建损失和对抗损失端到端训练，从视频中学习动态人体渲染。

实验结果

该研究在 3 个数据集，共 9 个动态人体视频序列上进行了实验评估: ZJU-MoCap [Peng et al. 2021], AIST++ [Li, Yang et al. 2021] MPII-RRDC [Habermann et al. 2021] .

新视点时序渲染

该研究在 ZJU-MoCap 数据集上探究在新视点下对一段时序的动态渲染效果 (time-varying appearances)，特别研究了 2 段序列，如下图所示。每段序列包含相似的姿态但出现在不同的运动轨迹中，如①②，③④，⑤⑥。SurMo 可对运动轨迹建模，因此生成随时间变化的动态效果，而相关的方法生成的结果只取决于姿态，在不同轨迹下衣服的褶皱几乎一样。

渲染运动相关的阴影及衣服附属运动

SurMo 在 MPII-RRDC 数据集上探究了运动相关的阴影及衣服附属运动，如下图所示。该序列在室内摄影棚拍摄，在灯光条件下，由于自遮挡问题，表演者身上会出现与运动相关的阴影。

SurMo 在新视点渲染下，可恢复这些阴影，如①②，③④，⑦⑧。而对比方法 HumanNeRF [Weng et al.] 则无法恢复与运动相关的阴影。此外，SurMo 可重建随运动轨迹变化的衣服附属运动，如跳跃运动中不同的褶皱 ⑤⑥，而 HumanNeRF 无法重建该动态效果。

渲染快速运动的人体

SurMo 也从快速运动的视频中渲染人体，并恢复与运动相关的衣服褶皱细节，而对比方法则无法渲染出这些动态细节。

消融实验

（1）人体表面运动建模

该研究对比了两种不同的运动建模方式：目前常用的在体素空间 (Volumetric space) 的运动建模，以及 SurMo 提出的在人体表面流形场的运动建模 (Surface manifold) ，具体比较了 Volumetric triplane 与 Surface-based triplane，如下图所示。

可以发现，Volumetric triplane 是一种稀疏表达，仅有大约 21-35% 的特征用于渲染，而 Surface-based triplane 特征利用率可达 85%，因此在处理自遮挡方面更有优势，如（d）所示。同时 Surface-based triplane 可通过体素渲染中过滤部分远离表面的点实现更快的渲染，如图（c）所示。

同时，该研究论证 Surface-based triplane 可比 Volumetric triplane 在训练过程收敛更快，在衣服褶皱细节、自遮挡上均有明显优势，如上图所示。

（2）动力学学习

SurMo 通过消融实验研究了运动建模的效果，如下图所示。结果显示，SurMo 可解耦运动的静态特性（如某一帧下固定姿态）及动态特性（如速度）。例如当改变速度的时候，贴身衣服褶皱不变，如①，而宽松衣服褶皱则受速度影响较大，如②，这与日常人们的观测相一致。