Les représentations virtuelles 3D de l'humain habillé apparaissent dans les films, les jeux vidéo, et depuis peu, dans les contenus VR.Ces représentations sont souvent générées par l'acquisition 3D ou par la synthétisation des séquences avec les simulations basées sur la physique ou d'autres techniques d'infographie telles que le riggin et skinning. Ces méthodes traditionnelles nécessitent généralement une intervention manuelle fastidieuse, elles génèrent à faible vitesse des contenus de mauvaise qualité, en raison de la complexité du mouvement des vêtements. Afin de résoudre ce problème, nous proposons dans ce travail une approche d'apprentissage pilotée par les données, ce qui peut prendre à la fois des captures réelles et des séquences simulées comme données d'apprentissage, et produire sans les avoir vu des formes 3D de l'humain habillé ayant différentes formes et mouvements corporels, dans les vêtements de différentes adaptations et de matériaux variés.En raison du manque de la cohérence temporelle et des informations sémantiques, il est difficile d'utiliser directement les captures brutes dans l'analyse et l'apprentissage. Par conséquent, nous proposons d'abord une méthode automatique pour extraire le corps humain sous des vêtements à partir de séquences 3D non structurées. Il est réalisé en exploitant un modèle de corps humain statistique et en optimisant les paramètres du modèle, de sorte que la surface du corps reste toujours à l'intérieur de la surface vêtue observée, et aussi près que possible de celle-ci. Nous montrons que notre méthode peut atteindre un résultat similaire ou meilleur que d'autres méthodes de pointe et na pas besoin de l'intervention manuelle.Après avoir extrait le corps humain sous les vêtements, nous proposons une méthode pour enregistrer la surface du vêtement à l'aide de patchs isométriques. Certains points anatomiques du modèle du corps humain sont d'abord projetés sur la surface du vêtement dans chaque cadre de la séquence. Ces points projetés donnent la correspondance de départ entre les surfaces de vêtement sur une séquence. Nous développons isométriquement des plaques autour de ces points afin de propager les correspondances sur la surface du vêtement. Par la suite, ces correspondances denses sont utilisées pour guider l'enregistrement non rigide afin que nous puissions déformer le maillage du modèle pour obtenir la cohérence temporelle des captures brutes.Sur la base des captures traitées et des données simulées, nous proposons enfin une analyse complète des statistiques de la couche de vêtements avec un modèle simple à deux composants. Il est basé, d'une part, sur la réduction des sous-espaces PCA des informations de couche, et de l'autre, sur un modèle de régression de paramètres génériques utilisant des réseaux neuronaux, conu pour régresser de tous les paramètres sémantiques dont la variation est observée dans l'ensemble des données d'entraînement. Nous montrons que notre modèle permet non seulement de reproduire des travaux précédents sur le ré-ciblage, mais aussi de généraliser les capacités de synthèse de données à d'autres paramètres sémantiques tels que les mouvements corporels, l'adaptation des vêtements et les matériaux physiques, ce qui ouvre la voie pour de nombreuses applications des créations et des augmentations axées sur les données.