通过探索三维坐标和二维投影之间的关联，引入一个新的跨通道嵌入框架，并利用上下文引导机制促进联合图注意力在迭代扩散过程中的传播，以提高单目三维人体姿态估计的重建精度。该方法在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 两个基准数据集上的实验证明了与最先进方法相比的显着改进。

Jan, 2024

本研究提出了 SemanticHuman-HD 方法，它是首个能够实现语义分解的人体图像合成方法，并且能够在 1024^2 分辨率下实现 3D 感知图像合成，通过借助深度图和语义掩膜作为 3D 感知超分辨率的指导，在体素渲染过程中显著减少采样点数量，降低了计算成本。通过对比实验验证了我们方法的优越性，并通过消融实验验证了各个提出组件的有效性。此外，我们的方法为 3D 服装生成、语义感知图像合成、可控图像合成和领域外图像合成等各种应用提供了激动人心的可能性。

Mar, 2024

本文使用 2Djoint keypoints 学习压缩的视角不变嵌入空间，通过建立概率嵌入模型，实现对不同视角人体姿态的相似性识别，相关技术可应用于姿态识别和视频对齐等方面。

Dec, 2019

通过扩展基于自回归的人体感知 3D 场景生成方法，本研究探索了扩散模型在同时考虑多个输入人体和底图的情况下生成逼真三维场景的潜力，并引入了人物物体碰撞避免和房间边界约束等空间碰撞导向机制来避免与人体动作冲突的场景生成。大量实验结果表明，与现有最先进方法相比，我们的框架可以生成更自然、更逼真的三维场景，具有精确的人体场景交互，并显著减少人物物体碰撞。

Jun, 2024

使用单幅图像进行实时推断和渲染逼真的三维人体外貌的 R$^2$Human 方法结合了隐式纹理场和显式神经渲染的优势，利用新的表示法 Z-map 并通过傅里叶占用场重建了精细的三维几何，从而在合成数据和挑战性的现实世界图像上取得了最先进的性能。

Dec, 2023

通过将高容量的二维扩散模型与形状引导扩散相结合并利用逆渲染技术，从单一图像中逐步合成多个视角的完全纹理化高分辨率三维网格，实现了广泛的服装人物 360 度合成的照片级别结果。

Nov, 2023

DiffHuman 是一种基于概率的方法，通过一个单一的 RGB 图像实现逼真的三维人体重建。与确定性方法不同，DiffHuman 根据二维图像预测三维重建的概率分布，可以生成与图像一致的多个详细的三维人体模型。此外，DiffHuman 还引入了一个生成器神经网络，可以以大幅减少的运行时间进行渲染，从而实现了一种新颖的双分支扩散框架。在实验中，DiffHuman 在重建可见表面方面与现有技术不相上下，并且可以对输入图像中未见或不确定的部分生成多样且详细的重建结果。

Mar, 2024

通过建立大规模人体数据集 HumanVerse，结合深度学习模型和结构引导生成器，我们提出了 HyperHuman 方法，实现了生成真实自然的人体图像。

Oct, 2023

本论文提出了一种详细的 2D-3D 联合表示学习方法，能够使计算机更好地理解人物和物体之间的交互行为，效果在大规模的 HOI 基准和 Ambiguous-HOI 数据集上表现良好。

Apr, 2020

本文提出了一种使用生成对抗网络进行无监督学习的方法，能够从单张图片的 2D 关节点位置预测出 3D 人体姿态，无需使用 3D 数据集，而且即使在训练时缺乏数据，该方法也能很好地预测 3D 姿态。

Mar, 2018