FastDDHPose: Towards Unified, Efficient, and Disentangled 3D Human Pose Estimation
作者: Qingyuan Cai, Linxin Zhang, Xuecai Hu, Saihui Hou, Yongzhen Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-16
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
FastDDHPose：统一、高效、解耦的3D人体姿态估计方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 3D人体姿态估计 扩散模型 解耦表示 运动学层级 单目视觉
📋 核心要点
- 现有3D人体姿态估计方法缺乏统一的训练和评估框架，难以进行公平比较，且训练效率有待提高。
- FastDDHPose利用扩散模型解耦建模骨骼长度和方向，避免层级误差累积，并设计高效去噪器关注运动学关节层级。
- FastDDHPose在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上取得了SOTA性能，并展现出良好的泛化性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出Fast3DHPE，一个模块化框架，旨在促进单目3D人体姿态估计（3D HPE）的快速复现和灵活开发，解决现有方法训练和评估框架不统一，缺乏公平比较的问题。Fast3DHPE标准化了训练和评估流程，显著提高了训练效率，并支持各种3D人体姿态估计方法的公平比较。在此框架下，本文进一步提出了FastDDHPose，一种基于解耦扩散的3D人体姿态估计方法，利用扩散模型强大的潜在分布建模能力，显式地对骨骼长度和骨骼方向的分布进行建模，避免了层级误差累积的进一步放大。此外，设计了一种高效的运动学层级时空去噪器，鼓励模型关注运动学关节层级，避免对过于复杂的关节拓扑进行不必要的建模。在Human3.6M和MPI-INF-3DHP上的大量实验表明，Fast3DHPE框架能够实现所有方法的公平比较，并显著提高训练效率。在统一框架下，FastDDHPose实现了最先进的性能，并在实际场景中具有很强的泛化性和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有单目3D人体姿态估计方法通常在不同的框架下进行训练和评估，缺乏一个统一的平台进行公平比较。此外，现有方法在建模人体姿态时，容易受到层级误差累积的影响，并且可能对过于复杂的关节拓扑进行不必要的建模，导致效率降低。
核心思路：本文的核心思路是构建一个统一的框架Fast3DHPE，用于公平地评估和比较不同的3D人体姿态估计方法，并在此基础上提出FastDDHPose，利用解耦扩散模型显式地建模骨骼长度和方向，从而避免层级误差累积。同时，设计高效的去噪器，专注于运动学关节层级，减少不必要的计算开销。
技术框架：Fast3DHPE框架包含数据预处理、模型训练、模型评估等模块，提供标准化的接口和流程，方便研究人员快速复现和开发新的3D人体姿态估计方法。FastDDHPose模型则基于扩散模型，通过迭代去噪的方式从噪声中生成3D人体姿态。该模型包含一个编码器，用于将2D关键点序列映射到潜在空间；一个扩散模型，用于建模潜在空间中骨骼长度和方向的分布；以及一个解码器，用于将潜在空间中的表示映射回3D人体姿态。
关键创新：FastDDHPose的关键创新在于使用解耦扩散模型显式地建模骨骼长度和方向。与直接回归3D姿态的方法相比，这种方法可以更好地捕捉人体姿态的内在结构，并避免层级误差累积。此外，高效的运动学层级时空去噪器能够减少不必要的计算，提高模型的效率。
关键设计：FastDDHPose使用了一种基于Transformer的编码器和解码器，用于处理2D关键点序列和潜在空间中的表示。扩散模型采用U-Net结构，并引入了注意力机制，以更好地捕捉骨骼长度和方向之间的关系。损失函数包括重建损失和扩散损失，用于优化模型的性能。运动学层级时空去噪器通过mask机制，使得模型更加关注重要的运动学关节层级。
📊 实验亮点
FastDDHPose在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上取得了state-of-the-art的性能。实验结果表明，FastDDHPose在保证精度的同时，显著提高了训练效率。此外，FastDDHPose在实际场景中表现出很强的泛化性和鲁棒性，优于其他方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机交互、虚拟现实、运动分析、游戏开发等领域。通过准确高效地估计人体姿态，可以实现更自然的人机交互，提升虚拟现实体验，辅助运动员进行训练分析，并为游戏角色提供更逼真的动作。
📄 摘要（原文）
Recent approaches for monocular 3D human pose estimation (3D HPE) have achieved leading performance by directly regressing 3D poses from 2D keypoint sequences. Despite the rapid progress in 3D HPE, existing methods are typically trained and evaluated under disparate frameworks, lacking a unified framework for fair comparison. To address these limitations, we propose Fast3DHPE, a modular framework that facilitates rapid reproduction and flexible development of new methods. By standardizing training and evaluation protocols, Fast3DHPE enables fair comparison across 3D human pose estimation methods while significantly improving training efficiency. Within this framework, we introduce FastDDHPose, a Disentangled Diffusion-based 3D Human Pose Estimation method which leverages the strong latent distribution modeling capability of diffusion models to explicitly model the distributions of bone length and bone direction while avoiding further amplification of hierarchical error accumulation. Moreover, we design an efficient Kinematic-Hierarchical Spatial and Temporal Denoiser that encourages the model to focus on kinematic joint hierarchies while avoiding unnecessary modeling of overly complex joint topologies. Extensive experiments on Human3.6M and MPI-INF-3DHP show that the Fast3DHPE framework enables fair comparison of all methods while significantly improving training efficiency. Within this unified framework, FastDDHPose achieves state-of-the-art performance with strong generalization and robustness in in-the-wild scenarios. The framework and models will be released at: https://github.com/Andyen512/Fast3DHPE