DPoser: Diffusion Model as Robust 3D Human Pose Prior

📄 arXiv: 2312.05541v2 📥 PDF

作者: Junzhe Lu, Jing Lin, Hongkun Dou, Ailing Zeng, Yue Deng, Yulun Zhang, Haoqian Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-09 (更新: 2024-03-23)

备注: Project Page: https://dposer.github.io; Code Released: https://github.com/moonbow721/DPoser

💡 一句话要点

DPoser：提出基于扩散模型的鲁棒3D人体姿态先验，提升姿态相关任务性能

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 3D人体姿态估计 扩散模型 姿态先验 变分扩散采样 人体网格恢复

📋 核心要点

  1. 现有姿态先验（如VAEs、NDFs）在真实性和泛化性上存在不足，尤其是在处理噪声姿态时表现不佳。
  2. DPoser利用扩散模型构建鲁棒的姿态先验，将姿态相关任务视为逆问题，并通过变分扩散采样高效求解。
  3. 实验表明，DPoser在人体网格恢复、姿态补全和运动去噪等任务上均优于现有方法，性能显著提升。

📝 摘要（中文）

本文旨在构建一个鲁棒的人体姿态先验。由于生物力学约束和多样的人体运动，这仍然是一个持续的挑战。传统的先验方法，如VAEs和NDFs，在真实性和泛化性方面通常表现出不足，尤其是在处理未见过的噪声姿态时。为了解决这些问题，我们引入了DPoser，这是一个基于扩散模型构建的鲁棒且通用的姿态先验。DPoser将各种以姿态为中心的任务视为逆问题，并采用变分扩散采样进行高效求解。通过优化框架的设计，DPoser可以无缝地应用于人体网格恢复、姿态生成、姿态补全和运动去噪任务。此外，由于关节姿态和结构化图像之间的差异，我们提出了截断时间步调度，以提高DPoser的有效性。我们的方法在人体网格恢复、姿态补全和运动去噪方面分别实现了5.4%、17.2%和3.8%的改进，显著优于图像领域中常用的均匀调度。综合实验表明，DPoser在多个任务中优于现有的最先进的姿态先验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有3D人体姿态先验的不足，尤其是在处理噪声和未见过的姿态时，传统方法如VAEs和NDFs的真实性和泛化能力有限。这些方法难以捕捉复杂的人体运动模式和生物力学约束，导致在姿态相关任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力和对噪声的鲁棒性，构建一个更可靠的人体姿态先验。扩散模型通过逐步添加噪声将数据转换为噪声分布，然后学习逆过程从噪声中恢复数据，这使得模型能够更好地理解和生成符合人体运动规律的姿态。

技术框架：DPoser的整体框架包括以下几个关键部分：1) 使用扩散模型学习人体姿态的分布；2) 将各种姿态相关任务（如姿态补全、运动去噪）建模为逆问题；3) 利用变分扩散采样方法高效地求解这些逆问题；4) 针对关节姿态的特点，设计截断时间步调度策略，优化扩散模型的训练和采样过程。

关键创新：最重要的技术创新点在于将扩散模型应用于人体姿态先验的学习，并结合变分扩散采样解决姿态相关任务。与传统方法相比，DPoser能够更好地捕捉人体运动的复杂性和生物力学约束，从而生成更真实、更鲁棒的姿态。此外，截断时间步调度也是一个关键创新，它针对关节姿态的特性优化了扩散模型的训练过程。

关键设计：DPoser的关键设计包括：1) 使用变分扩散模型（Variational Diffusion Model）作为姿态先验；2) 设计优化框架，将人体网格恢复、姿态生成、姿态补全和运动去噪等任务纳入其中；3) 提出截断时间步调度（Truncated Timestep Scheduling），通过调整噪声添加的范围，提高模型对关节姿态的建模能力。具体来说，截断时间步调度限制了噪声添加的范围，避免在初始阶段过度破坏姿态结构，从而更好地保留了人体姿态的生物力学约束。

📊 实验亮点

实验结果表明，DPoser在人体网格恢复、姿态补全和运动去噪等任务上均取得了显著的性能提升。具体来说，在人体网格恢复任务上，DPoser的性能提升了5.4%；在姿态补全任务上，性能提升了17.2%；在运动去噪任务上，性能提升了3.8%。这些结果表明，DPoser优于现有的最先进的姿态先验。

🎯 应用场景

DPoser具有广泛的应用前景，包括虚拟现实、增强现实、游戏、动画制作、运动分析、康复训练等领域。它可以用于生成逼真的人体运动，补全不完整的姿态数据，去除运动中的噪声，从而提高这些应用的用户体验和性能。此外，DPoser还可以作为人体姿态估计和人体网格恢复等任务的先验知识，提高这些任务的准确性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

This work targets to construct a robust human pose prior. However, it remains a persistent challenge due to biomechanical constraints and diverse human movements. Traditional priors like VAEs and NDFs often exhibit shortcomings in realism and generalization, notably with unseen noisy poses. To address these issues, we introduce DPoser, a robust and versatile human pose prior built upon diffusion models. DPoser regards various pose-centric tasks as inverse problems and employs variational diffusion sampling for efficient solving. Accordingly, designed with optimization frameworks, DPoser seamlessly benefits human mesh recovery, pose generation, pose completion, and motion denoising tasks. Furthermore, due to the disparity between the articulated poses and structured images, we propose truncated timestep scheduling to enhance the effectiveness of DPoser. Our approach demonstrates considerable enhancements over common uniform scheduling used in image domains, boasting improvements of 5.4%, 17.2%, and 3.8% across human mesh recovery, pose completion, and motion denoising, respectively. Comprehensive experiments demonstrate the superiority of DPoser over existing state-of-the-art pose priors across multiple tasks.