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自监督网络用于学习人体扫描和动作的潜在空间表征
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了VariShaPE架构，解决3D人体分析中的潜在空间表征问题，并引入MoGeN框架，通过提升姿态参数的空间维度来学习潜在空间的几何形状，从而低成本地执行运动插值和形状生成等任务。
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关键要点
- 本研究提出了VariShaPE架构，解决3D人体分析中的潜在空间表征问题。
- VariShaPE用于快速估计未注册网格的潜在空间嵌入。
- 引入MoGeN框架，通过提升身体姿态参数的空间维度来学习潜在空间的几何形状。
- 研究表明，这些网络模型结合后可低成本执行运动插值和形状生成等任务。
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