本研究提出了PoseSyn，一个创新的数据合成框架，旨在解决现有数据增强方法在真实场景中对复杂人类姿势适应性不足的问题。PoseSyn通过利用自然2D姿势数据生成多样的3D姿势图像对，显著提高了3D姿势估计器的准确性，最多可提升14%。