本文探讨了WHAM和GVHMR模型在人体姿态估计中的应用。WHAM利用视频数据和RNN进行3D运动预测，优化脚接触感知；GVHMR在重力坐标系中恢复人体运动，减少误差累积，提高精度。
剑桥大学团队开发的生成式AI模型WHAM，旨在支持创意产业，特别是游戏开发。该模型能够生成一致且多样的游戏序列，满足创意人员的需求，强调了一致性、多样性和持久性在创意支持中的重要性。
本文介绍了姿态估计之WHAM和手势估计之HaMeR。WHAM使用ViTPose检测2D关键点，并使用Motion Encoder提取运动特征。通过图像特征和运动特征的结合，提升2D关键点到3D网格。WHAM还设计了全局轨迹解码器和接触感知轨迹的优化。HaMeR用于在3D中重建手势。
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