An End-to-End, Low-Cost, and High-Fidelity 3D Video Pipeline for Mobile Devices

端到端原则 计算机科学 管道(软件) 最终用户 嵌入式系统 计算机网络 操作系统
作者
Tiancheng Fang,Chaoyue Niu,Yujie Sun,Chengfei Lv,Xiaotang Jiang,Xue Ben,Fan Wu,Guihai Chen
标识
DOI:10.1145/3636534.3690685
摘要

To provide full-body 3D videos of performers showcasing diverse clothes with dynamic movements for e-commerce platforms, we develop an end-to-end, low-cost, and high-fidelity production and deployment pipeline. We first set up a low-cost capture studio with only 24 RGB cameras and embrace fast neural surface reconstruction to produce high-quality meshes without depth information. We then quickly group all the frames with local motion priors, select a keyframe for each group, and accurately register any other frame to the keyframe under the guidance of semantic labels, thereby avoiding transmitting all the frames to mobile devices and loading them into memory. For real-time rendering, we propose an on-device sparse computation method for efficient deformation from keyframes to the other frames. Evaluation over 2 self-captured performances and 8 public performances reveals that the pipeline achieves the reconstruction time of 28 minutes per frame, the average PSNR of 30.4, the average bandwidth requirement of 4.2MB/s, and the on-device frame rate of 60 fps, demonstrating superiority over existing baselines.
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