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利用人体测量数据改善人类网格估计并确保一致的体型
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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
我们开发了一种新的人体模型，利用大量人体测量数据生成多种形状和姿势。该模型通过深度生成架构，仅用合成数据训练，能在任意姿势下提供准确的人体网格表示。训练使用了10万个程序生成的姿势网格，可生成数百万个独特的人体身份和姿势，适用于学术研究。
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关键要点
- 开发了一种新的人体模型，利用大量人体测量数据生成多种形状和姿势。
- 该模型通过深度生成架构，能够在任意姿势下生成人体网格表示。
- 这是首个只使用合成数据进行端到端训练的人体模型。
- 模型提供高度准确的人体网格表示，并允许对人体进行精确测量。
- 利用多样的动画库对合成人体的身体和手部进行了良好的描述。
- 训练使用了10万个程序生成的姿势网格及其对应的人体测量数据。
- 合成数据生成器可用于生成数百万个独特的人体身份和姿势，适用于非商业学术研究。
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