概述

项目主页：https://www.mmlab-ntu.com/project/meshinversion/
方法名称：MeshInversion
输入：单目图像 （in the wild，有背景的，没有抠图的）
输出：textured 3D mesh
key challenge: 缺少3D或multiview supervision
方法核心：先预训练一个3D GAN ，可以从latent code z生成textured mesh。然后在inference的时候，从输入的图片倒推最符合的z。（这是一个inferece optimization的方法！！）

Related Work

Single View 3D Reconstruction

image-3D object pairs [46,35,32,39]
multi-view images [33,28,51,47,34]
SMPL for humans and 3DMM for faces [8,40,18],

CMR [19] reconstructs categoryspecific
textured mesh

texture一般有两种方法，一个是direct regression of pixel values in the UV texture map – often blurry 但作者用的这个。
主流方法是learning the texture flow。

GAN inversion

textured mesh generation

6.Learning to predict 3D objects with an interpolation-based differentiable renderer.
In: NeurIPS (2019)
重建的mesh可微渲染之后，用渲染得到的multi view images做discriminaive 监督

13.Leveraging 2D data to learn textured
3D mesh generation. In: CVPR (2020)
VAE 方法，face colors instead of texture maps

38.Convolutional generation of textured 3D meshes
topology-aligned texture maps and deformation maps in the UV space. （本文就用了他的pretrained model）

Method

看起来大体方法是用Generator从latent code生成geometry和texture，然后用chamfer mask loss和chamfer texture loss来监督。

Preliminaries

mesh表示为O = (V,F,T), 即点，面，texture map。
其中，由于

An individual mesh is iso-morphic to a 2-pole sphere.

因此点的位置可用球体的deformation ΔV\Delta \mathbf{V}ΔV表示：
V=Vsphere+ΔV\mathbf{V} = \mathbf{V}_{sphere} + \Delta \mathbf{V}V=Vsphere​+ΔV
以前的方法大多用MLP来regress delta V，本文使用CNN。

渲染是，使用弱透视投影。（区别于透视投影和正交投影的一种投影方法），参数为π, 包含scale s， translation t和rotation r。

3.1 Reconstruction with Generative Prior

Pre-training Stage

这个阶段训练了一个3D GAN。主要参考ConvMesh和PatchGAN。

Inversion Stage

• 目的：find the z that best recovers the 3D object from the input image Iin\mathbf{I}_{in}Iin​.

• 需要：原始的image，其对应的mask，还有将3Dshape进行渲染的相机参数。

  • 其中mask 用现成的segmentation tool (PointRend)来获取。
  • 理由在此：https://github.com/junzhezhang/mesh-inversion/issues/5 是为了fair comparison以及强调这是test time optimization
  • shape用的latent code z和渲染用的相机参数π用本文的网络来预测。也就是mesh用ConvMesh，相机用CMR。

• 如何预测相机参数π：如果直接regress camera pose from scratch，存在camera-shape ambiguity问题。[24] 所以我们用CMR来initialize the camera。

由于这个相机位置是不断oprimize的，image不可能完美对齐，需要一个鲁棒的texture loss，见下文

3.2 chamfer texture loss

• 将image看做2D点云，每个点有2D坐标和3D的RGB颜色值。
• 两个图像的dissimilarity就用chamfer distance来表达。
  • 其中distance D 被分解为 appearance term and spatial term, 都用的l2 distance。
  • 重要：具体来说，考虑到我们只想让他tolerant on local misalignment, 因此在spatial term上增加了一个exp操作来惩罚空间距离过远的点，变成这样:
  • 
  • 解释：首先是Da和Ds相乘。
    • 增加epsilon是如果有一样位置的点，颜色相差极大，那应该算作不同的点，免得给他弄成零了；
    • 然后Ds这边加上指数，惩罚距离太远的，因为我只想要较小的misalignment
    • 取个max
  • 注意：Ds这一项是不可微的，他只是训练Da（texture）用的权重。

这个东西挺有用的，请看消融实验：

3.3 Chamfer Mask Loss

• 从3D shape 得到mask需要rasterization that discretizes the mesh into a grid of pixels. 这一部会导致信息丢失，引入误差，对训练好的ConvMesh影响尤其大。
• 为此，作者提出Chamfer Mask Loss Lcm.
  • 不是将mesh渲染为binary mask，而是把mesh的点直接投影到image plane，得到Sv。
  • 然后把用现成工具分割得到的前景点的坐标给normalize到-1到1之间，得到Sf。
  • 然后计算Sv和Sf的chamfer distance

总loss

• pixel-level chamfer texture loss (appearance)
• feature-level chamfer texture loss (appearance)
• chamfer mask loss (geometry)
• smooth loss (neighboring faces to have similar normals i.e. low cosine)
• latent space loss (L2 norm of z to ensure Gaussian distribution)

等下仔细看看代码，尤其是这个latent space loss。
以及那个feature level是咋搞啊。

Experiments

• datasets：
  • CUB-200-2011 （鸟类）
  • PASCAL3D: cars
• pretrain ConvMesh: pseudo ground truths ??? 感觉是指上文提到的那个segmentation和camera pose prediction网络得到的结果。
• inference 时GAN inversion： 似乎也是pseudo ground truths。
• evaluation： 用的GT了
  • geometry accuracy: rendered masks 和 GT masks的2D mask IoU
  • appearance quality: image synthesis metric FID （single view and multi view）, 反映了GT images和generated images的分布的相似性。
  • user study: 找了40个user来打分。
  • (PASCAL3D 特有：有approximated 3D CAD shapes，可以用3D IoU）

Texture Flow vs. Texture Regression

Texture Flow 更常用，但在invisible的地方容易出错；因为容易copy foreground pixies including the obstacles.

实现（主要来自补充材料）

时间，显存，设备GPU

Pre-training：
600 epochs, with a batch size of 128,
15 hours on four Nvidia V100 GPUs.

网络结构：和ConvMesh一样。

• convolutional generator G with 2 branches.
  • 输入：latent code z （64）
  • 输出：deformation map S 32*32; texture map T 512-512
• UV space discriminator
  • deformation map
  • texture map
• image space discriminator (PatchGAN)