本文介绍了一种新型的单目摄像机建模方法，神经运动一致流，旨在优化动态场景的渲染误差。研究提出LEMO方法，通过自监督学习恢复高质量3D人体运动，并引入运动平滑性先验以减少姿态抖动。此外，DiffPose和MotionZero结合运动先验和条件模型，提升人体姿势估计和视频合成效果。RoHM方法在噪声和遮挡条件下实现鲁棒的3D运动重建，MCM通过分离运动和外观学习改善视频质量。

本文介绍了多种3D人体运动建模方法，如HuMoR模型、H4D框架和ReMoS模型，旨在通过不同输入模态（如RGB-D视频）实现高效、准确的人体姿态和运动重建。这些模型在多样化动作和形状的重建上表现优异，推动了动态人体建模技术的发展。