🐳🐳MultiPly in-the-wild Multi-Pax from Mono🐳🐳

👉ETH (+Microsoft) announced MultiPly, a novel framework to reconstruct multiple people in 3D from monocular in-the-wild videos.

It’s the new SOTA over the publicly available datasets and in-the-wild videos. Source Code announced, coming💙

𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬:

• ✅Multiple detailed 3D humans from in-the-wild
• ✅Novel robust instance segmentation approach
• ✅Clean separation between interacting people
• ✅Accurate confidence-guided optimization
• ✅Temporal/spatial coherent 3D reconstructions

👉Discussion https://t.me/AI_DeepLearning

🧙Paper Authors: Zeren Jiang∗1 Chen Guo∗1 Manuel Kaufmann1 Tianjian Jiang1 Julien Valentin2 Otmar Hilliges1 Jie Song1 1ETH Zurich 2Microsoft

• 1️⃣Read the Full Paper here: https://arxiv.org/pdf/2406.01595
• 2️⃣Project Page: https://eth-ait.github.io/MultiPly/
• 3️⃣Code: Coming 🔜 (https://github.com/eth-ait/MultiPly)

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👉ETH(+해시태그#Microsoft )는 단안 비디오에서 여러 사람을 3D로 재구성하는 새로운 프레임워크인 MultiPly를 발표했습니다.

공개적으로 사용 가능한 데이터 세트와 야생 비디오에 대한 새로운 SOTA입니다. 소스 코드 발표 예정💙

하이라이트:

• ✅야생에서 온 여러 개의 상세한 3D 인간
• ✅새롭고 강력한 인스턴스 세분화 접근 방식
• ✅상호 작용하는 사람들 간의 깨끗한 분리
• ✅정확한 신뢰도 기반 최적화
• ✅시간적/공간적 일관성 있는 3D 재구성