Note ABES High-quality recovery of garment models and sewing patterns from 3D clothed human data Reconstruction de haute qualité des modèles de vêtements et des patrons de couture à partir de données 3D d'humains vêtus Méthode des éléments finis Modélisation inverse des vêtements Simulation différentiable Déformation du maillage Finite element method Inverse garment modeling Differentiable simulation Physics-aware mesh deformation 005.74 Vêtements Modèles mathématiques 3D peut améliorer l’interprétation des vêtements réels et leur reproduction numérique, avec des applications en RV et essayages virtuels. Cette thèse aborde la reconstruction de vêtements en estimant une réplique animable et son patron 2D. Basée sur un simulateur différentiable, notre approche optimise la forme simulée pour qu’elle corresponde à la cible, tout en préservant des propriétés clés comme la symétrie. Notre pipeline s’aligne sur les standards de l’industrie, ajustant patrons et matériaux pour affiner la géométrie et permettre la réanimation. Nous introduisons également une optimisation par déformation pour raffiner davantage la géométrie du maillage afin de capturer des détails fins, améliorant l’ajustement et facilitant l’enregistrement non rigide. Nos expériences sur données réelles et synthétiques montrent que nos méthodes surpassent l’état de l’art en term de précision. Recovering high-quality garment models from 3D clothed human shapes can enhance the interpretability of real garments and their digital reproduction, benefiting applications like VR and virtual try-ons. This thesis tackles the challenge of reconstructing garment geometry by estimating an animatable replica and its 2D pattern. Using a differentiable cloth simulator, we optimize the simulated garment to match the target shape while preserving key properties like symmetry. Our inverse garment design pipeline aligns with industry-standard modeling and simulation processes, adjusting 2D patterns and material properties to refine geometry and enable reanimation. Additionally, we introduce a deformation-based optimization method that refines mesh geometry to capture fine-grained details, improving fit and supporting non-rigid registration. Experiments on real and synthetic data demonstrate that our methods surpass state-of-the-art techniques in garment model quality and pattern accuracy. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 11894778 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2024/YU_Boyang_2024_ED269.pdf http://www.theses.fr/2024STRAD056/abes https://theses.hal.science/tel-04986933 https://theses.hal.science/tel-04986933 https://theses.hal.science/tel-04986933 Yu Boyang 1996-01-03 CN 274459280 0695VS00UP9 22100256 4200018 https://theses.fr/2024STRAD056 2024STRAD056 https://doi.org/10.70675/1051af86zd721z4f72z80d8zc7e2bd3f5f8f 2024-12-10 Informatique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Seo Hyewon MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 191309567 Cordier Frédéric MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 226665526 Chen Liming MADS_PRESIDENT_DU_JURY 067400175 Otaduy Miguel A. MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 129672769 Rohmer Damien MADS_RAPPORTEUR_1 15584637X Franco Jean-Sébastien MADS_RAPPORTEUR_2 108147827 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:004 Seo Hyewon Cordier Frédéric Chen Liming Otaduy Miguel A. Rohmer Damien Franco Jean-Sébastien École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 11894778