3D人体和服装物理建模及环境重建是服装设计与展示的基础。其中，针对服装的柔性材质特性进行建模是研究难点，人体对服装特质的感知以及人体、服装和环境的相互作用是研究的重点，深入挖掘三者的关系对于指导服装设计具有重要意义。建模方法根据模拟对象的不同可分为景物外观建模，物理建模，行为建模和虚实融合建模。景物外观建模针对景物的外观，包括基于几何、图像和材质光照信息的建模。物理建模在于对象的物理特性，涉及动力学、碰撞、变形等物理过程的模拟，行为建模指自治实体的建模，涉及人工智能等科学领域。

首先通过实际测量（扫描仪，摄相机等专业设备，以视觉数据采集为主）、数学生成（物理公式，数学模型）、人工构造（借助模型软件进行生成3D studio auto CAD）等多种方式获取模型数据，其次基于数据进行物理建模，包括刚性物体和柔性物体，场景等，根据物体物理材质及结构的不同有不同的建模方法。服装是柔性物体，主要采用动力学方法研究服装建模、人体与服装的相互作用和人体对服装特质的感受，同时对于单个/多个人体的行为以及环境进行融合建模。最后在建模基础上，结合声、光、电磁波等物理学方法进行目标语义识别和定位，为进一步的应用提供基础。

实验室在该研究领域研究进展及取得的阶段性研究成果：

（1）人体三维重建

人体三维重建一直以来都是计算机图形学的热门研究方向。它是在计算机生成的时间和空间中，由点、面构成的近似于人的虚拟人体模型。目前，人体三维重建在电子游戏、影视、动画中都已经得到了广泛的应用，但对于普通用户而言在方便性、有效性及高效性方面还面临着很大的挑战。利用参数化人体模型进行三维重建是将已知输入信息作为约束，通过最小化目标三维人体（关于人体参数的函数）与输入信息之间的距离来优化求解人体参数。

基于单张图像恢复人体模型的方法，采用给定的二维彩色图像和SMPL模型经过网络指导训练估计人体姿势，实施方法：（1）学习人体形状、姿态和衣服的训练数据集；（2）通过指定服装类型和二维关节点，以平均形状初始化模型生成初始三维人体形状，再结合二维轮廓信息迭代优化参数进行模型匹配，得到目标人体的三维模型。输入单张图像，即可得到目标对象的人体模型，图3-1展示的是实验室研究的基于单张图像生成的人体三维模型的主视图和侧视图。

图3-1 基于单张图像生成的人体三维模型的主视图和侧视图