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텍스처 메쉬 재구성 시스템을 이용한 텍스처 메쉬 재구성 방법에 있어서,타겟 물체가 마스킹된 2D 이미지를 기 학습된 메쉬 재구성 네트워크에 입력하여, 상기 2D 이미지가 메쉬 형태로 전환된 메쉬 변형 맵과 상기 2D 이미지에 설정 해상도의 텍스처가 반영된 저해상도 텍스처 이미지를 각각 도출하는 단계;사전 정의된 UV 맵을 통하여 상기 메쉬 변형 맵을 기 설정된 구조의 3D 템플릿 메쉬에 매핑하여 상기 3D 템플릿 메쉬의 형태를 상기 메쉬 변형 맵을 이용하여 변형시켜 상기 타겟 물체에 대한 3D 메쉬를 생성하는 단계;상기 2D 이미지, 상기 저해상도 텍스처 이미지 및 상기 메쉬 변형 맵을 기 학습된 텍스처 재구성 네트워크에 입력하여 상기 설정 해상도 보다 높은 해상도를 가지는 고해상도 텍스처 이미지를 도출하는 단계; 및상기 고해상도 텍스처 이미지를 상기 사전 정의된 UV 맵을 저장한 UV 매핑 모듈을 통해 상기 3D 메쉬에 매핑하여 상기 타겟 물체에 대한 고해상도 3D 이미지를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 메쉬 재구성 네트워크는,학습용 2D 이미지의 입력 시 예측되는 상기 저해상도 텍스처 이미지와 상기 3D 메쉬를 미분-렌더러(DIB-Render)에 적용하여 획득한 페이크 렌더링 이미지와, 상기 학습용 2D 이미지로부터 기 획득된 실제 3D 이미지 간의 오차를 이용하여 사전 학습되고,상기 텍스처 재구성 네트워크는, 상기 학습용 2D 이미지, 상기 저해상도 텍스처 이미지 및 상기 메쉬 변형 맵의 입력 시 예측되는 상기 고해상도 텍스처 이미지와 상기 3D 메쉬를 미분-렌더러(DIB-Render)에 적용하여 획득한 페이크 렌더링 이미지와, 상기 학습용 2D 이미지로부터 기 획득된 실제 3D 이미지 간의 오차를 이용하여 사전 학습되는 텍스처 메쉬 재구성 방법
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청구항 1에 있어서,상기 메쉬 재구성 네트워크는, 상기 입력된 2D 이미지로부터 상기 타겟 물체의 특징을 추출하여 피쳐 맵을 생성하는 인코더와, 상기 인코더로부터 입력되는 피쳐 맵을 분석하여 상기 메쉬 변형 맵과 상기 저해상도 텍스처 이미지를 각각 도출하는 디코더를 포함하는 오토 인코더(Auto-encoder) 구조로 구현된 텍스처 메쉬 재구성 방법
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청구항 1에 있어서,상기 고해상도 텍스처 이미지를 도출하는 단계는,상기 2D 이미지, 상기 저해상도 텍스처 이미지 및 상기 메쉬 변형 맵을 동일 해상도 크기로 스케일링한 후에 상기 텍스처 재구성 네트워크에 입력시키는 텍스처 메쉬 재구성 방법
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청구항 1에 있어서,상기 기 설정된 구조의 3D 템플릿 메쉬는 구(sphere) 형상의 메쉬인 텍스처 메쉬 재구성 방법
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타겟 물체가 마스킹된 2D 이미지를 기 학습된 메쉬 재구성 네트워크에 입력하여, 상기 2D 이미지가 메쉬 형태로 전환된 메쉬 변형 맵과 상기 2D 이미지에 설정 해상도의 텍스처가 반영된 저해상도 텍스처 이미지를 각각 도출하는 저해상도 텍스처 생성 모듈;사전 정의된 UV 맵을 통하여 상기 메쉬 변형 맵을 기 설정된 구조의 3D 템플릿 메쉬에 매핑하여 상기 3D 템플릿 메쉬의 형태를 상기 메쉬 변형 맵을 이용하여 변형시켜 상기 타겟 물체에 대한 3D 메쉬를 생성하는 변형 모듈;상기 2D 이미지, 상기 저해상도 텍스처 이미지 및 상기 메쉬 변형 맵을 기 학습된 텍스처 재구성 네트워크에 입력하여 상기 설정 해상도 보다 높은 해상도를 가지는 고해상도 텍스처 이미지를 도출하는 고해상도 텍스처 생성 모듈; 및상기 고해상도 텍스처 이미지를 상기 사전 정의된 UV 맵을 통해 상기 3D 메쉬에 매핑하여 상기 타겟 물체에 대한 고해상도 3D 이미지를 생성하는 UV 매핑 모듈을 포함하며,상기 메쉬 재구성 네트워크는,학습용 2D 이미지의 입력 시 예측되는 상기 저해상도 텍스처 이미지와 상기 3D 메쉬를 미분-렌더러(DIB-Render)에 적용하여 획득한 페이크 렌더링 이미지와, 상기 학습용 2D 이미지로부터 기 획득된 실제 3D 이미지 간의 오차를 이용하여 사전 학습되고,상기 텍스처 재구성 네트워크는, 상기 학습용 2D 이미지, 상기 저해상도 텍스처 이미지 및 상기 메쉬 변형 맵의 입력 시 예측되는 상기 고해상도 텍스처 이미지와 상기 3D 메쉬를 미분-렌더러(DIB-Render)에 적용하여 획득한 페이크 렌더링 이미지와, 상기 학습용 2D 이미지로부터 기 획득된 실제 3D 이미지 간의 오차를 이용하여 사전 학습되는 텍스처 메쉬 재구성 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 메쉬 재구성 네트워크는, 상기 입력된 2D 이미지로부터 상기 타겟 물체의 특징을 추출하여 피쳐 맵을 생성하는 인코더와, 상기 인코더로부터 입력되는 피쳐 맵을 분석하여 상기 메쉬 변형 맵과 상기 저해상도 텍스처 이미지를 각각 도출하는 디코더를 포함하는 오토 인코더(Auto-encoder) 구조로 구현된 텍스처 메쉬 재구성 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 고해상도 텍스처 이미지 생성 모듈은,상기 2D 이미지, 상기 저해상도 텍스처 이미지 및 상기 메쉬 변형 맵을 동일 해상도 크기로 스케일링한 후에 상기 텍스처 재구성 네트워크에 입력시키는 텍스처 메쉬 재구성 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 기 설정된 구조의 3D 템플릿 메쉬는 구(sphere) 형상의 메쉬인 텍스처 메쉬 재구성 시스템
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