CVPRNov, 2022

PLIKS: 一种用于 3D 人体估计的伪线性反向运动学求解器

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TL;DR本论文提出了一个基于模型优化的方法，称之为 PLIKS，能够通过简单的线性反演公式从单个 2D 图像中重建出人体的 3D 模型，相较于其他先进的方法，PLIKS 能够达到更高的精确度，同时也具备灵活性，可以加入其他约束条件。
pliks3d mesh reconstructionhuman bodylinearized formulationmodel-in-the-loop optimization
发现论文，激发创造
  • GTR：通过几何和纹理细化改进大型三维重建模型

    我们提出了一种新的方法，从多视角图像中进行 3D 网格重建。我们的方法借鉴了像 LRM 这样的大型重建模型，使用了基于 Transformer 的三面体生成器和在多视角图像上进行训练的神经辐射场（NeRF）模型。然而，在我们的方法中，我们引入了一些重要的修改，以显著提高 3D 重建质量。

    Jun, 2024

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    Era3D 是一种多视角扩散方法，通过单视角图像生成高分辨率的多视角图像。它提出了扩散式的摄像机预测模块以准确估计输入图像的焦距和仰角，使用行向注意力层来加强多视角扩散中的极线先验，实现高质量的多视角图像生成和具体的 3D 网格重建。

    May, 2024

  • ProbRadarM3F: 基于 mmWave 雷达的人体骨骼姿态估计与概率图引导的多格式特征融合

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    May, 2024

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    Sep, 2023

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    May, 2023

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    本文提出了一种名为 3DHumanGAN 的生成对抗网络（GAN），用于合成全身人体的图像，具有在不同视角和姿势下一致的外观。该模型采用了 2D 卷积背骨由 3D 姿态映射网络调制的生成器架构，能够生成具有 3D 人体先验知识和一致性的逼真图像，并通过对抗学习从网络图片中学习而来。

    Dec, 2022

  • 具身之手：一体化建模和捕捉手和身体

    本研究提出了一种全新的手部模型（MANO），并使用 MANO 模型，结合标准化的人体三维模型（SMPL）构建了一个全身可动态捕捉的模型（SMPL+H），实现了复杂的人体动作捕捉并保持高度真实性。

    Jan, 2022

  • 使用三维形状、姿态和外观的循环自监督学习逼真的人体姿势重建

    SPICE 是一个基于 3D 信息和自监督的图像合成框架，在没有配对的训练图像时合成人体图像的性能超过了以前的无监督方法，并与最先进的监督方法相当，同时也可以生成包含输入图像和姿势序列的时间上连续的视频。

    Oct, 2021

  • BodyPressure -- 从深度图像推测身体姿势和接触压力

    该研究提出了一种基于深度图像推断人体与床垫之间接触压力的方法，从而预防医疗卫生中的压力伤害，该方法通过添加人体软体物理模拟合成数据进行训练，并应用了新颖的深度网络模型成功推断人体姿态，并能够在被毯子遮挡的情况下推断人体 3D 网格模型的接触压力。

    May, 2021

  • 从运动学习骨骼类目的单目三维重建

    使用视频自监督和模板形变技术来实现单目 3D 重建并且进行数值优化，以便使计算得出的模型更加准确和具有解释性。

    Mar, 2021