提出了一种名为 PIFu 的像素对齐隐式函数表示法，可以从单张图像中推断出高细节服装人物的 3D 表面和纹理，其精度高、内存占用小、能够处理任意拓扑，并且与输入图像的空间完全对齐。在 DeepFashion 数据集上进行实验，结果显示 PIFu 方法在单幅图像上表现出色，优于之前任何的数字化人像单张图像重建方法。

May, 2019

本文提出了 StereoPIFu 算法，它将立体视觉的几何约束与 PIFu 的隐式函数表示相结合，从一对低成本的矫正图像中恢复着装人体的 3D 形状，实验表明与先前的研究结果相比，StereoPIFu 显著提高了着装人体重建的稳健性、完整性和准确性。

Apr, 2021

本文介绍了一种新型的像素对齐的隐式模型 IntegratedPIFu，能够预测并将深度和人体解析信息结合，同时实现了以深度为导向的采样训练，提高了人体特征的重构准确性和网格结构的正确性。与目前的单视图人体重构方法相比，IntegratedPIFu 明显具有更高的性能表现。

Nov, 2022

Tri-directional Implicit Function (TIFu) 是一种矢量级表示方法，通过沿三个正交轴聚合矢量解决了回归固定维度矢量的固有问题，从而在任意分辨率的三维重建中取得了最先进的性能。

Jan, 2024

该研究论文通过多层次结构体系，从高分辨率的图像中提取细节信息、同时观察到低分辨率图像的整体信息，借助深度神经网络尝试解决现有方法在人体三维建模方面存在的精度与准确预测之间的矛盾，实验结果在单幅图像三维建模领域中，显著超越了现有的最先进技术。

Apr, 2020

使用 ReFu 方法，结合 2D 和 3D 监督，利用减少扩散占用概率的体积渲染，生成具有细节保留的背面图像，并将经过修整的图像与前端的反向变形融合以预测出人体模型，最终在单张图像 3D 人体重建中取得了最新成就。

Nov, 2022

本研究通过引入 PIFu 算法和使用表面本地化算法以及在线难例挖掘技术，从而在不需要昂贵的多视图系统或繁琐的预定义模型的情况下，从单眼视频中实时捕捉和渲染了一个完整的实纹三维人体。

Jul, 2020

SIFU (Side-view Conditioned Implicit Function for Real-world Usable Clothed Human Reconstruction) combines a Side-view Decoupling Transformer with a 3D Consistent Texture Refinement pipeline to accurately reconstruct 3D models of clothed humans, improve texture prediction, and surpass state-of-the-art methods.

Dec, 2023

本文提出了一种新颖的联合对齐隐式人脸函数 (JIFF) 方法，将隐式函数与模型方法相结合，通过在 3D 形变脸模型和像素对齐 2D 特征之间进行联合预测来提高面部重建的质量，并采用粗到精的架构来预测高质量纹理。经过广泛的公共数据集的评估表明，本文提出的 JIFF 方法在定量和定性方面均优于现有的最新技术。

Apr, 2022

通过采用点云作为目标几何结构的中间表示，该研究论文调查了一种名为 HaP 的显式基于点云的人体重建框架，通过完全显式地进行点云的估计、处理、生成和优化来解决现有学习方法在灵活性、普适性、稳健性和表达能力方面的局限性。

Nov, 2023