SMPL 없이 구현한 상용 3D 신체 복원 파이프라인 — MHR과 Anny 활용 사례

작성자가 상세한 비용과 정확도 데이터를 공유하여 긍정적인 반응을 얻었으며, 특히 라이선스 문제 해결 방식에 대한 관심이 높다.

• Anny의 기본 회귀 분석기 대신 자체 변환기를 구현하여 정확도를 높일 것
• GPU 비용 절감을 위해 간단한 예측은 MLP 기반 설문 경로를 활용할 것

• SMPL의 라이선스 제약과 기업 인수 리스크를 피하기 위해 Meta의 MHR과 Naver의 Anny를 결합한 오픈 소스 기반 상용 파이프라인 구축이 가능하다.
• 단일 이미지 기반의 SAM 3D Body와 자체 변환기를 통해 ISO 8559-1 표준 치수를 추출하며, 정확도 향상을 위해 별도의 측정값 튜닝 단계가 필수적이다.
• GPU가 필요 없는 MLP 기반 설문 경로를 활용하면 사진 없이도 매우 낮은 비용(건당 1센트 미만)으로 신체 파라미터를 예측할 수 있다.