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3D服装建模和数据集在娱乐，动画和数字时尚行业中起着至关重要的作用。现有工作通常缺乏详细的语义理解或使用合成数据集，缺乏现实主义和个性化。为了解决这个问题，我们首先介绍Close-D：一个新颖的大型数据集，其中包含3167扫描的3D服装分割，涵盖了18种不同的服装类别。此外，我们提出了封闭式网络，这是第一个基于学习的3D服装分割模型，用于从彩色点云中进行细粒度分割。封闭式网络使用局部点特征，身体贴相关以及基于服装和点特征的注意模块，从而提高了基准和先前工作的表现。提出的注意模块使我们的模型可以从数据中学习外观和几何学依赖性服装。我们通过成功分割了服装人员的公开可用数据集来确认方法的功效。我们还引入了Close-T，这是一种用于完善的3D交互工具
关闭：3D服装细分数据集和模型
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