Reconstruction de haute qualité des modèles de vêtements et des patrons de couture à partir de données 3D d'humains vêtus
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
  • Thèse avec 2 versions : seule la version intégrale est proposée ; sur authentification (communication intranet).
 
Auteur : Yu, Boyang
Date de soutenance : 10-12-2024

Directeur(s) de thèse : Seo, Hyewon - Cordier, Frédéric

Président : Chen, Liming
Rapporteur(s) : Rohmer, Damien - Franco, Jean-Sébastien
Membre(s) du jury : Otaduy, Miguel A.

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Méthode des éléments finis, Modélisation inverse des vêtements, Simulation différentiable, Déformation du maillage
Mots-clés :
  • Vêtements - Modèles mathématiques
Résumé : 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.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAD056
Type de ressource : Thèse