人体网格恢复

Human Mesh RecoveryHMR进阶

从图像或视频估计人体完整 3D 网格（姿态加体型）的任务。

人体网格恢复指从 RGB 图像或视频中估计人的完整 3D 身体表面，而不只是十几个关节点。通常做法是回归 SMPL 这类参数化人体模型的参数：姿态参数描述各关节旋转，形状参数描述高矮胖瘦，代入模型就得到一个人体网格。这个名字来自 Kanazawa、Black、Malik 等人 CVPR 2018 的论文 HMR，它直接从图像像素回归 SMPL 参数，并用对抗判别器约束结果像真实人体。后续 HMR 2.0 / 4D-Humans 换成 ViT 骨干并加入跨帧跟踪，GVHMR 等方法进一步恢复人在世界坐标系里的运动轨迹，手部对应的方法有 HaMeR。在具身智能里，它是从人类视频获取全身动作、再重定向给人形机器人的关键一环。