Latent-Info and Low-Dimensional Learning for Human Mesh Recovery and Parallel Optimization
作者: Xiang Zhang, Suping Wu, Sheng Yang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-10-21
备注: Accepted by ICME2025
💡 一句话要点
提出基于潜在信息和低维学习的人体网格恢复与并行优化方法
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人体网格恢复 3D人体建模 潜在信息学习 低维学习 并行优化 频域特征 姿势估计
📋 核心要点
- 现有3D人体网格恢复方法难以充分利用潜在信息，导致重建结果存在肢体错位和局部细节不足等问题。
- 该论文提出一种两阶段网络，通过挖掘图像特征的频域信息，提取混合潜在特征，并用于优化3D人体网格的姿势和形状。
- 实验结果表明，该方法在大型公开数据集上优于现有方法，并在降低计算成本的同时保持了重建精度。
📝 摘要（中文）
现有的3D人体网格恢复方法通常无法充分利用潜在信息（例如，人体运动、形状对齐），导致重建的人体网格出现肢体错位和局部细节不足的问题（尤其是在复杂场景中）。此外，通过使用注意力机制建模网格顶点和姿势节点交互来提高性能，计算成本很高。为了解决这些问题，我们提出了一种基于潜在信息和低维学习的两阶段人体网格恢复网络。具体来说，网络的第一阶段充分挖掘图像特征的低频和高频分量的全局（例如，整体形状对齐）和局部（例如，纹理、细节）信息，并将这些信息聚合到混合潜在频域特征中。这种策略有效地提取了潜在信息。随后，利用提取的混合潜在频域特征协同增强2D姿势到3D学习。在第二阶段，在混合潜在特征的帮助下，我们对粗糙的3D人体网格模板和3D姿势之间的交互学习进行建模，优化人体网格的姿势和形状。与现有的网格姿势交互方法不同，我们设计了一种通过降维和并行优化实现的低维网格姿势交互方法，该方法在不牺牲重建精度的情况下显著降低了计算成本。在大型公开数据集上的大量实验结果表明，该方法优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D人体网格恢复方法的痛点在于无法充分利用图像中的潜在信息，例如人体运动和形状对齐等，导致重建的网格在肢体对齐和局部细节上存在不足。此外，使用注意力机制建模网格顶点和姿势节点之间的交互虽然可以提升性能，但计算成本过高。
核心思路：该论文的核心思路是通过挖掘图像特征的频域信息来提取潜在信息，并利用这些潜在信息来指导3D人体网格的恢复过程。同时，通过低维学习和并行优化来降低计算成本。
技术框架：该方法采用两阶段网络结构。第一阶段，从图像特征的低频和高频分量中提取全局和局部信息，并将其聚合到混合潜在频域特征中。第二阶段，利用第一阶段提取的混合潜在特征，对粗糙的3D人体网格模板和3D姿势之间的交互进行建模，并优化人体网格的姿势和形状。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 提出了一种混合潜在频域特征提取方法，能够有效地挖掘图像中的潜在信息；2) 设计了一种低维网格姿势交互方法，通过降维和并行优化，显著降低了计算成本，同时保持了重建精度。
关键设计：具体的技术细节包括：1) 如何选择和提取图像特征的低频和高频分量；2) 如何设计混合潜在频域特征的聚合方式；3) 如何设计低维网格姿势交互模块，包括降维方法、并行优化策略等；4) 损失函数的设计，例如，如何平衡姿势损失和形状损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在大型公开数据集上进行了大量实验，结果表明，所提出的方法在人体网格恢复的准确性和效率方面均优于现有方法。具体性能提升数据未知，但论文强调该方法在降低计算成本的同时保持了重建精度，表明其具有较强的实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏、动画制作、运动分析、智能监控等领域。通过更准确、更高效地恢复人体网格，可以提升用户体验，提高相关应用的智能化水平，并为未来的三维人体建模和分析提供技术支持。
📄 摘要（原文）
Existing 3D human mesh recovery methods often fail to fully exploit the latent information (e.g., human motion, shape alignment), leading to issues with limb misalignment and insufficient local details in the reconstructed human mesh (especially in complex scenes). Furthermore, the performance improvement gained by modelling mesh vertices and pose node interactions using attention mechanisms comes at a high computational cost. To address these issues, we propose a two-stage network for human mesh recovery based on latent information and low dimensional learning. Specifically, the first stage of the network fully excavates global (e.g., the overall shape alignment) and local (e.g., textures, detail) information from the low and high-frequency components of image features and aggregates this information into a hybrid latent frequency domain feature. This strategy effectively extracts latent information. Subsequently, utilizing extracted hybrid latent frequency domain features collaborates to enhance 2D poses to 3D learning. In the second stage, with the assistance of hybrid latent features, we model the interaction learning between the rough 3D human mesh template and the 3D pose, optimizing the pose and shape of the human mesh. Unlike existing mesh pose interaction methods, we design a low-dimensional mesh pose interaction method through dimensionality reduction and parallel optimization that significantly reduces computational costs without sacrificing reconstruction accuracy. Extensive experimental results on large publicly available datasets indicate superiority compared to the most state-of-the-art.