DeforHMR: Enhancing 3D Human Mesh Recovery with Deformable Attention Transformers
DeforHMR, a novel regression-based monocular HMR framework, leverages deformable attention transformers and pretrained vision transformer features to achieve state-of-the-art accuracy in predicting 3D human pose parameters from single images.
從動態攝影機實現運動擴散引導的 3D 全局人體網格重建
本文提出了一種名為 DiffOpt 的新型單目 3D 全局人體網格重建 (GHMR) 方法，該方法利用運動擴散模型 (MDM) 作為運動先驗，並結合動態攝影機預測，以優化人體運動和攝影機運動，從而從動態攝影機拍攝的影片中恢復更準確、更逼真的人體運動。
動的カメラを用いたモーション拡散誘導型3DグローバルHMR
本稿では、単眼動画から3D人体メッシュとモーションを再構成する際に、モーション拡散モデルを事前確率として活用することで、従来手法よりも正確かつ自然なモーション復元を実現する、DiffOptと呼ばれる新たなフレームワークを提案する。
비디오에서 분리된 골격 표현을 사용하는 반 분석적 회귀 기반 인간 메시 복원: ARTS
저해상도 이미지 특징 대신 골격 정보를 활용하여 인간 메시 복원의 정확도와 시간적 일관성을 향상시키는 새로운 방법론 ARTS를 제안합니다.
動画からの人間のメッシュ復元のための、分離された骨格表現を用いた半解析的回帰器：ARTS
低解像度の画像特徴に依存する従来の動画ベースの人間のメッシュ復元手法の限界を克服するために、骨格情報を利用した新しい半解析的回帰器ARTSを提案する。
W-HMR: Human Mesh Recovery in World Space with Weak-supervised Camera Calibration and Orientation Correction
Proposing W-HMR for accurate human mesh recovery in world space by decoupling global body recovery into camera calibration, local body recovery, and global body orientation correction.
PostoMETRO: Enhancing 3D Human Mesh Recovery with Pose Token Integration
Integrating pose tokens improves 3D human mesh recovery under occlusion scenarios.
© 2024 by Linnk AI