FinePOSE: 经控制的高精度 3D 人体姿势估计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。3D 人体姿势估计任务使用 2D 图像或视频预测 3D 空间中的人体关节坐标。本论文提出了一种基于扩散模型的 Fine-Grained Prompt-Driven Denoiser（FinePOSE）用于 3D 人体姿势估计，通过构建细粒度的部分感知提示、建立精细的沟通以及整合动态信息来提高去噪质量，并在公开数据集上展开了广泛实验，显示出 FinePOSE 在单人姿势估计以及多人复杂场景中的潜力。
我们提出了一种创新的3D人体姿势估计方法，使用扩散模型，并在准确性、稳健性和一致性方面展示了优势。该方法改善了遮挡、时间相干性和冠状面对称性。研究结果表明，独立的扩散模型性能出色，与监督模型结合使用可以提高准确性，为3D人体姿势估计研究开辟了新的领域。
