本研究提出了多种新方法，通过深度学习和运动学模型，从2D图像和3D扫描中恢复个性化人体形状和姿态。新开发的姿态校准和网格恢复技术显著提升了三维重建的效果和准确性。模型SHAPY和PMCE在多个基准测试中表现优异，展示了在时尚和动画领域的应用潜力。

本文研究了现有动作模型忽视人体形状差异的问题，提出了一种基于体型的生成动作模型。通过引入无配对数据的训练方法，结合循环一致性、直观物理和稳定性约束，该模型能够生成多样化且符合物理特性的动态稳定人类动作，显著提高了运动表现的现实性。