该论文提出了一个可以从多个非约束帧中重新构建 3D 人物肖像的框架，并设计了一个多级方法来重建隐式的蒙皮场，基于一次前馈生成一个形状与蒙皮的化身，为此贡献了一个包含 400 个主题的大型数据集，该训练模型可以从非约束帧中重建 3D_avatar，并达到最先进的性能水平。

Apr, 2022

本文提出了一种使用单个 RGBD 相机实现鲁棒的三维自画像的方法，并且通过提出的 PIFusion 和轻量级捆绑调整算法，可以在几秒钟内生成详细的 3D 自画像。

Apr, 2020

针对在协作和交流中需要产生逼真可信的虚拟人物角色，本文提出了一种基于流的 3D 人体生成模型，通过学习 3D 人体姿势的条件分布和从观察到的数据到潜在空间的概率映射，生成能够确定关节不确定度的虚拟角色动作，证明了该方法不仅是一个强大的预测模型，还可以在各种优化环境中充当一个高效的姿势先验。

Mar, 2022

通过单目视频输入的方法，本文提出了一种将世界和多个动态人物在 3D 中进行重构的方法，使用新兴的 3D 高斯涂布（3D-GS）表示法来表达世界和多个人物，解决了 3D 人物重构中常见的观测在 3D 空间中非常有限和稀疏的挑战，并演示了方法在各种具有挑战性的例子中可以重构出高质量的可动画 3D 人物，并且在重构后，该方法可以以任意时间片段渲染场景并编辑 3D 场景。

Apr, 2024

本文提出了一种结合时间体积融合和深度隐式函数的人体体积捕捉方法，该方法不仅可以实现高质量、连续的重建，而且可以生成包含几何细节和更加逼真的纹理结果的细节保留深度隐式函数，实验结果表明，该方法在稀疏视角、泛化能力、重建质量和运行效率方面优于现有方法。

May, 2021

使用多视角图像建议一种可伸缩的神经网络框架来重建 SMPL 模型子空间中的人体 3D 网格，并在现实图像上表现优异，特别是在形状估计方面。

Aug, 2019

本文提出了一种基于学习的模型，利用少量单目视频帧 (1-8 帧) 从移动的人中推断出其个性化的 3D 形状，可在不到 10 秒内达到 5mm 的重建精度。该模型学习预测一个统计体型模型的参数和实例化偏移量，同时加入衣服和头发的形状，具有快速和准确的预测，这得益于其对 T-pose 空间的预测和从上往下和从下往上两个视图预测的结合。该模型仅基于合成的 3D 数据进行学习，可将可变数量的帧作为输入，即使仅有一张图像，也能以 6mm 的精度重建形状。3 个不同数据集的结果表明了本方法的有效性和准确性。

Mar, 2019

该论文介绍了如何从单目视频中获取任意人物的准确三维身体模型和纹理，该方法仅需使用智能手机或网络摄像头，使每个人都能创建自己的全可动数字双胞胎，如社交 VR 应用或在线时尚购物的虚拟试穿。

Mar, 2018

本研究提出了一种新的三维人脸重建技术，利用稀疏光度立体和单个图像的面部建模技术，通过采用语义分割技术，可以精确重构面部毛发和裸露皮肤区域，包括皱纹、眉毛、丘疹、毛孔等微小的几何细节，其表现可与电影品质制作相媲美。

Nov, 2017

本研究提出了一种新的任务，在人体形态和姿势估计中使用多幅图像组成的分布预测模型，使我们能够量化姿势预测的不确定性，并提高了 3D 人体形态估计度量标准。

Mar, 2021