该研究论文提出了一种基于深度学习和递归神经网络的方法，采用含有 3D 注释的合成单眼视频来恢复完整的 3D 人体姿势，并在定量和定性分析中证明了该方法的有效性。

Jun, 2019

该论文研究了基于模型的人体姿态估计问题，提出了一种自然监督方式，并通过引入纹理一致性损失来提高估计精度。

Oct, 2019

提出了一种从单眼视频中恢复时间一致的 3D 人体姿势、形状和动作的方法，通过使用具有身体感知特征表示和独立的逐帧姿势和相机初始化，结合自相似性和自注意力等技术进行时空特征聚合，该方法提供了增强的时空上下文，可在各种复杂场景下得到更准确的姿势估计和形状重建。

Nov, 2023

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

在具有重度遮挡的视频序列中，通过使用人体运动先验、大规模预训练的三维姿势和自监督学习，借助于时间连续性的潜力，提高给定视频序列中的三维姿势估计，从而在包含遮挡的自然环境视频中得到连续的三维姿势估计。

Dec, 2023

使用一个人的动态视频，通过引入新颖的组合式人体建模框架，结合显式建模和隐式建模的方法，实现高质量的服装 3D 人体化身建模，解决了缺乏几何和其时间对应关系的 3D 真值数据的挑战，成功地生成了具有运动相关几何和纹理的服装 3D 人体化身。

Dec, 2023

本研究提出了一种新的端到端学习框架，可以从一张图像中获取多人的详细且具有空间连续性的重建，并能解决多人姿态、遮挡、衣着等问题带来的困难，实现了对穿衣人体在任意姿势下的模型自由_implcicit 3D 重建和同步估计。针对模型和数据集，实验结果表明，该方法与现有的竞争方法相比，具有更高的精度和完整性，呈现了最先进的性能。

Apr, 2021

本文提出了一种从单目 RGB 视频输入中捕捉时间连贯的动态服装变形的方法，该方法不需要预先扫描个性化网格模板，可以用于野外视频，并建立三种类型的服装的统计变形模型，利用可微分渲染器将捕获到的形状与输入帧对齐，并提取出细节纹理等信息。经过大量实验表明，该方法可以成功地从各种具有挑战性的视频中捕获服装，同时也能够在衣服表面重建误差等指标上达到有效的效果。

Sep, 2020

该文提出了一种新的框架，通过训练一系列递归深度神经网络从 2D 姿势及其时间导数来生成人类形状、结构和外观的中间表示，从而解决了视频中松散的服装动态和细节的生成问题，实现了高保真的人类动作转移。

Dec, 2020