HDiffTG: A Lightweight Hybrid Diffusion-Transformer-GCN Architecture for 3D Human Pose Estimation

📄 arXiv: 2505.04276v1 📥 PDF

作者: Yajie Fu, Chaorui Huang, Junwei Li, Hui Kong, Yibin Tian, Huakang Li, Zhiyuan Zhang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-05-07

备注: 8 pages, 4 figures, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HDiffTG：轻量混合扩散-Transformer-GCN的3D人体姿态估计方法

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D人体姿态估计 Transformer 图卷积网络 扩散模型 深度学习 轻量化模型 时空建模

📋 核心要点

  1. 现有3D人体姿态估计方法在复杂场景和遮挡情况下表现不佳，难以兼顾精度与效率。
  2. HDiffTG融合Transformer、GCN和扩散模型，利用各自优势互补，提升姿态估计的准确性和鲁棒性。
  3. 实验表明，HDiffTG在MPI-INF-3DHP数据集上达到SOTA，并在精度、效率和鲁棒性上表现优异。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的3D人体姿态估计(3DHPE)方法HDiffTG，它将Transformer、图卷积网络(GCN)和扩散模型集成到一个统一的框架中。HDiffTG利用这些技术的优势，在保持轻量级设计的同时，显著提高姿态估计的准确性和鲁棒性。Transformer捕获全局时空依赖关系，GCN建模局部骨骼结构，扩散模型提供逐步优化以进行微调，从而实现全局和局部特征之间的互补平衡。这种集成增强了模型在遮挡和复杂场景下处理姿态估计的能力。此外，我们对集成模型进行了轻量级优化，并改进了目标函数设计，以减少计算开销而不影响性能。在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的评估结果表明，HDiffTG在MPI-INF-3DHP数据集上实现了最先进(SOTA)的性能，并在准确性和计算效率方面表现出色。此外，该模型在嘈杂和遮挡环境中表现出卓越的鲁棒性。源代码和模型可在https://github.com/CirceJie/HDiffTG 获得。

🔬 方法详解

问题定义：3D人体姿态估计旨在从图像或视频中准确预测人体骨骼关键点的三维坐标。现有方法在处理复杂场景（如遮挡、光照变化、视角变化）时，精度会显著下降。此外，一些高精度模型计算复杂度高，难以在资源受限的设备上部署。因此，如何在复杂场景下实现高精度、高效率的3D人体姿态估计是一个关键问题。

核心思路：HDiffTG的核心思路是结合Transformer的全局建模能力、GCN的局部结构建模能力以及扩散模型的逐步优化能力，从而实现全局和局部特征的互补，并提升模型的鲁棒性。Transformer负责捕获长程时空依赖关系，GCN负责建模人体骨骼的局部结构信息，而扩散模型则通过逐步去噪的过程来优化姿态估计结果，从而提高精度。

技术框架：HDiffTG的整体架构包含三个主要模块：Transformer模块、GCN模块和扩散模型模块。首先，输入数据经过Transformer模块提取全局时空特征；然后，GCN模块利用提取的特征建模人体骨骼的局部结构信息；最后，扩散模型模块对GCN的输出进行逐步优化，得到最终的3D人体姿态估计结果。整个框架采用端到端的方式进行训练。

关键创新：HDiffTG的关键创新在于将Transformer、GCN和扩散模型集成到一个统一的框架中，并利用它们各自的优势来提升3D人体姿态估计的性能。与传统方法相比，HDiffTG能够更好地处理复杂场景和遮挡情况，并且在精度和效率方面都取得了显著的提升。此外，论文还对模型进行了轻量化优化，使其更易于部署。

关键设计：在Transformer模块中，使用了多头注意力机制来捕获长程依赖关系。在GCN模块中，使用了图卷积操作来建模人体骨骼的局部结构信息。在扩散模型模块中，使用了DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）作为基础模型，并对其进行了改进，以适应3D人体姿态估计的任务。损失函数包括姿态估计损失和扩散模型的损失，通过联合优化这两个损失来训练整个模型。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HDiffTG在MPI-INF-3DHP数据集上取得了SOTA性能，显著优于现有方法。同时，该模型在Human3.6M数据集上也取得了具有竞争力的结果。此外，实验结果表明，HDiffTG在噪声和遮挡环境下具有很强的鲁棒性，能够有效地处理复杂场景。轻量化设计使得HDiffTG在计算效率方面也表现出色。

🎯 应用场景

HDiffTG在人机交互、虚拟现实、运动分析、智能监控等领域具有广泛的应用前景。高精度、高效率的3D人体姿态估计可以为这些应用提供更准确、更可靠的数据支持，从而提升用户体验和应用性能。例如，在虚拟现实中，可以利用HDiffTG来实时捕捉用户的动作，并将其映射到虚拟角色上，实现更自然的交互。

📄 摘要（原文）

We propose HDiffTG, a novel 3D Human Pose Estimation (3DHPE) method that integrates Transformer, Graph Convolutional Network (GCN), and diffusion model into a unified framework. HDiffTG leverages the strengths of these techniques to significantly improve pose estimation accuracy and robustness while maintaining a lightweight design. The Transformer captures global spatiotemporal dependencies, the GCN models local skeletal structures, and the diffusion model provides step-by-step optimization for fine-tuning, achieving a complementary balance between global and local features. This integration enhances the model's ability to handle pose estimation under occlusions and in complex scenarios. Furthermore, we introduce lightweight optimizations to the integrated model and refine the objective function design to reduce computational overhead without compromising performance. Evaluation results on the Human3.6M and MPI-INF-3DHP datasets demonstrate that HDiffTG achieves state-of-the-art (SOTA) performance on the MPI-INF-3DHP dataset while excelling in both accuracy and computational efficiency. Additionally, the model exhibits exceptional robustness in noisy and occluded environments. Source codes and models are available at https://github.com/CirceJie/HDiffTG