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在计算机视觉领域，我们用一张人像直接打造3D数字人最大的挑战是什么？
(资料图)
或许就是兼顾稳定性和自由度。
也就是人物无论摆出多么复杂的姿势、所穿衣服有多宽松、飘逸或个性，我们都能将它全部逼真地重建为3D姿态。
像下面的例子，就很尴尬：
姿势是够稳，但衣服都缺块了。
现在，来自CVPR’23的一篇Highlight论文——《ECON: Explicit Clothed humans Optimized via Normal integration》，专门解决了这个问题。
它所用方法既能逼真重建各种复杂pose，也能把衣服从整体版型到细节褶皱都完美复刻出来。
即使是带遮挡的多人重建任务，也可放心地“包在它身上”。
如何做到？
以下为投稿作者第一人称角度自述。
既要姿态鲁棒，又要拓扑灵活在《CVPR 2022 | ICON: 提高三维数字人重建的姿势水平》中（[1]注：作者知乎专栏文章），我在“把我批判一番”段落，讲了一下ICON（注：作者去年中标CVPR的3D数字人重建算法）的问题，其中最突出的，就是”稳定性vs自由度”的左右两难，鱼和熊掌不可得兼。
这里的鱼，就是姿态稳定性(Pose Robustness)，这里的熊掌，就是拓扑灵活度(Topological Flexibility)。
翻译成大白话，就是ICON能在难的姿势下较好地重建，但宽松的衣服就不行。
几何先验(SMPL Body)的引入固然带来了姿态的稳定性，但却有损拓扑的灵活度。
在同样使用SMPL作为几何先验的其他工作中，比如PaMIR([2])，这个tradeoff也普遍存在。
够稳定就不够灵活，这不光是个问题，还是个非常令人尴尬的问题。
PIFu(HD)的大火，导致整个领域内大家纷纷开始卷Implicit Function(IF)，就是因为它能做到自由拓扑。
以前mesh-based方法揪不出来的衣服褶皱、头发纹路、开衫夹克、宽松裙子等，上了IF就都能搞出来了。
而ICON虽然号称比PIFuHD拥有更好的泛化性，但这仅仅体现在姿态上，却以牺牲宽松衣服重建效果为代价，相当于忘记了Clothed Human Reconstruction这个问题的“初心”。
因此，如何在不牺牲姿态稳定性的情况下，尽量保证灵活拓扑，就成为绕不过去的问题。
更具体，就是得想个辙，对SMPL-X取其精华去其糟粕，“润物细无声”地将它融入到整个重建过程中。
在这篇文章中，我们还提到了ICON的另一个问题，那就是“几何不如法向好”。
因此，在ICON的开源代码中，我们引入了一个后处理模块(-loop_cloth)，对于ICON直出的mesh，用从图像中估计的normal进行“二次抛光”，这个没写在论文中，但实际效果还不错，抛光后的mesh较ICON直出的结果，拥有了更加自然的褶皱细节面片拓扑也更规整。
当然，也额外多费一点时间。
△图片-normal estimate-ICON直出-ICON抛光
但抛光仅仅就是抛光，它依旧不能解决拓扑的问题。
裙子裂了，再抛光也不过就是“拥有更真实褶皱细节的、裂开的裙子”。
可是normal看起来质量是真的好，那么有没有可能，让法向图(Normal map)来主导整个重建过程，而不仅仅用来做二次抛光呢？
之前的抛光，“主”是粗糙的几何，“辅”是normal。
如果主辅易位，normal作为“主”，而粗糙几何SMPL body作为“辅”，这个问题会不会有更好的解法？
这就是ECON的思维起点。
△ICON vs ECON
先做衣服，再把人塞进去上面这个想法让人很自然联想到Normal Integration这个技术路线，这是个挺古早的技术了，但本身是个ill-posed problem，即如果：
normal map有悬崖，即存在不连续区域（discontinuity），这在关节几何（articulated objects）中很常见：
1、悬崖落差未知，即boundary condition不明确；
2、normal map本身又是有噪声的；
3、那么normal就很难通过优化过程，唯一确定depth，换句话说，此时normal与depth，是一对多的关系。
但我们知道，人体是一个有很强先验信息的articulated object。
比如上面思考者，尽管双腿之间的距离是未知的，但如果被拉的过远，也是不符合人体结构的，所以如果可以将人体先验，即SMPL-X depth，作为一个几何软约束(soft geometric constrain)，加入到整个Normal Integration的优化方程中。那么不光悬崖落差有了一个大致的初始值，normal中的噪声也被约束住了，避免因normal noise干扰整个积分过程，导致表面突刺(artifacts)。
同时，对于在normal map上连续，但SMPL-X depth上不连续的区域，比如两腿中间的裙子（有normal覆盖，没SMPL-X depth覆盖），可以仅在normal上积分的同时，尽量与nearby surface保持连贯性。这就是文章中提到的d-BiNI(depth-aware BiNI([3]))。
整个优化过程，有一个更形象的解释——把裸体模特(SMPL-X body)慢慢地塞进一套做好的衣服(Normal map)中，把衣服撑起来。
好了，现在正反两面的衣服已经被人体“撑起来”了，这个时候我们会注意到，正反两面的间隙，尤其是侧面，有缝，这就好比旗袍开叉开到了嘎吱窩。所以接下来我们要做的，就是补全这个裂缝。
在ECON中，我们提供了两种补全策略，一种是用类似IF-Nets的思路（如下图），输入SMPL-X body和d-BiNI优化出来的正反面，implicitly做几何补全，称为IF-Nets+，其结果我们标记为 ECONIF。
△IF-Nets+
另一种策略则不需要data-driven地去学这种补全策略，而是直接register SMPL-X body into front&back surfaces，其结果我们标记为 ECONEX。
换言之，就是将SMPL-X直接进行显式形变(explicit deformation)，直到其与d-BiNI优化出来的正反面完全重合。这种方法扔掉了DL模块，整个pipeline更干净，但缺乏补全未知区域的“想象力”。
正反面完整时，一切正常，但遇到遮挡（下图234），优化出来的正反面本身就会有缺陷，因此形变后的ECONEX结果，遮挡边界处几何不连贯，遮挡处则显得“赤裸裸”。
△Implicit completion vs. Explicit Completion
如果输入图片没有遮挡，我比较推荐explicit的策略(use_ifnet: False)，因为快且稳定，而如果有遮挡，就不得不上IF-Nets+(use_ifnet: True)。
另外，几何补全(shape completion)本身就是一个研究课题，这块不是我的专长，ECON仅提供了两种比较直觉的补全思路，大家如果有更优雅的解决，可以在评论区留言或者pull request。
△Overview of ECON
以上就是ECON的完整思路了，三步走，一个normal estimation，咳～，一个normal integration，一个shape completion，训练有素，simple yet effective，既没有引入新的网络设计，也没有增加训练数据，连normal estimator都是从ICON继承过来的。
如果说ICON是将feature encoder简化为七维度的手工特征，ECON就是将encoder + implicit regressor合并为一个explicit optimizer，这样问题本身，就从data-driven learning，转化为一个纯优化问题。
从此我们只需要关注用什么方法可以拿到更好的normal map，就可以了。
“Make everything as simple as possible, but not simpler.”—— Albert Einstein.
不同于implicit-based methods， ECONEX 没有任何implicit模块，这也是标题的立意，单目穿衣人重建这个问题，不是非要上implicit才能保住细节，explicit也可以的，一个数字人，显式隐式各自表述。
而且ECON的三明治结构，也适用于通用物体，比如去年3DV Best Paper Honourable Mention，Any-shot GIN([4])，大同小异。
这种三明治设计简化了重建，正反面搞定了，九成的物体几何信息就有了，留给补全模块的工作量就小很多。同时，补全能“填缝”，也能应对大面积遮挡，所以ECON天然地可以处理多人遮挡场景。
同时，由于优化还是基于SMPL-X几何先验，所以ECON的结果，已经内嵌了一个严丝和缝的SMPL-X参数化模型，所以接下来，无论是要做皮肤裸露部位（手，脸）的替换，还是做驱动动画，都很容易。
△对裸露部分，比如脸和手，可以直接用SMPL-X替换
这里我和李杰锋同学一起合作搞了一个demo，先用HybrIK-X([5])从视频中做视觉动捕，得到的动作序列，直接驱动ECON的重建。
不够完美，有些jitter，还有global trans不准确导致的地板穿模问题，同时，纹理只有正面，因为看起来很别扭，我就把纹理全扔掉了，但这个问题肯定是要解决的，先开个坑，之后搞定了会过来填。
不完美之处ECON也有一些问题，比如：
A. SMPL-X对于直立站姿的预测结果往往会屈腿，这会“带坏”ECON的重建
B. SMPL-X的手腕旋转如果预测错误，直接替换就会出现图示的stitching artifacts
D. 极端宽松的衣服下，目前normal预估的质量无法保证，伴随着ECON的重建也会有破洞
至于C，人体和衣服之间往往是有距离的，而ECON的优化过程，目前没有考虑衣服的紧合度tightness（具体实现中，我们手工设定了thickness=2cm），导致在一些极端的情况下，人会看起来扁扁的，这个问题，或许可以通过额外预测tightness，并将其引入到d-BiNI优化过程中来解决。
△Failure cases
尽管有以上各种问题，（但个人认为），ECON依旧是目前为止，泛化性最好的，单图穿衣人重建算法，我们在AMT上花了六百欧做了上千组perception study，最后的结论是——除了在fashion images上和PIFuHD打了个平手，其他所有的hard cases，challenging poses or loose clothing，ECON的重建质量一骑绝尘。
而fashion images上打平手的主要原因，主要还是因为这个屈腿的问题，所以，只要SMPL-X estimate可以解决掉屈腿的问题（比如像BEDLAM([6])那样造synthetic data，然后用perfect SMPL-X gt而不是pseudo SMPL-X gt做训练），那么ECON就是六边形战士，单目穿衣人重建界的马龙（只要限定词足够多，就没人可以打败我）。
ECON paves the path towards large-scale human digitization from internet data
最后，多亏了开源社区小伙伴的帮助，ECON提供了全家桶。
Windows Ubuntu都支持，Google Colab， HuggingFace Demo，Docker Image一应俱全，除此之外，我们还支持了Blender插件。
所以，无论你是reseacher，engineer，artist/animator，还是只想尝鲜不想配环境的吃瓜群众，只要你想用，总有一款适合你。
后续有兴趣讨论的，可以Github上提issue，或者加入我们的Discord讨论组(Avatarizer)。
祝大家使用愉快。
One More Thing附作者携ECON参加China3DV会议时做的一个宣传视频，魔改了《让子弹飞》中的片段，也是相当有趣～
论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.07422
项目主页：https://xiuyuliang.cn/econ/
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