XRTailor——面向大规模虚拟数据合成的GPU布料仿真引擎 [Github] [ReadTheDocs] [知乎]

来源:OpenXRLab

2023年——2024年

随着AI对三维数据需求的不断增长，布料仿真技术逐渐成为提升合成训练数据真实感的关键手段。高质量布料仿真实现通常依赖于复杂的问题建模与强大的算力支持，现有的商业引擎功能完备，但大多闭源，难以无缝集成到定制化的数据生成管线中；学术界虽涌现出大量优秀算法，但可复用、高效且易于部署的系统级实现仍较为稀缺。为此，开源了XRTailor，致力于降低布料仿真的技术门槛，提供高效、可控且易于扩展的模拟能力。

三维服装快速试穿建模方法研究

来源:国家自然科学基金

2020年12月——2022年06月

人体运动对于服装变形有着显著影响，基于人体运动对三维服装进行变形预测，有助于启发服装动画建模。基于此，通过建立人体运动与服装变形间的泛化关系，预测人体运动驱动下的服装变形。提出了一种基于Transformer的服装动画方法，可根据人体运动表示实时地合成逼真、稳定的三维服装动画，该方法在时间效率上单帧耗时仅1ms，相较于传统物理仿真存在显著优势。

三维服装款式风格迁移方法研究

来源:国家自然科学基金

2019年09月——2020年11月

大部分成衣的设计以标准比例的人模作为参照，而对于非标准体型的顾客，标码服装的尺寸难以与之有效匹配。提出了一种基于实例数据的三维服装款式风格迁移方法，通过对布料变形成分进行解耦，提取出人体体型相关的服装变形，从而可以在目标体型人体上快速生成与样衣款式风格一致的服装模型。