Avatar4D: Synthesizing Domain-Specific 4D Humans for Real-World Pose Estimation
作者: Jerrin Bright, Zhibo Wang, Dmytro Klepachevskyi, Yuhao Chen, Sirisha Rambhatla, David Clausi, John Zelek
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
Avatar4D：合成特定领域4D人体数据，用于真实场景姿态估计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 合成数据生成 4D人体建模 姿态估计 领域自适应 计算机视觉 深度学习 体育分析
📋 核心要点
- 现有方法在生成人体运动数据时，缺乏对特定领域动作和环境的细粒度控制，限制了其在专业领域的应用。
- Avatar4D通过控制身体姿势、外观、相机视角和环境上下文，生成特定领域的高质量合成数据，无需手动标注。
- 实验表明，使用Avatar4D生成的Syn2Sport数据集训练的姿态估计模型，在真实世界数据上表现出良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出Avatar4D，一个可迁移的真实世界流水线，用于生成可定制的合成人体运动数据集，专门针对特定领域的应用。与以往专注于通用日常运动且灵活性有限的工作不同，我们的方法提供了对身体姿势、外观、相机视角和环境上下文的细粒度控制，无需任何手动标注。为了验证Avatar4D的影响，我们专注于体育运动，其中特定领域的动作和运动模式对运动理解提出了独特的挑战。在此背景下，我们引入了Syn2Sport，一个涵盖棒球和冰球等运动的大规模合成数据集。Avatar4D具有高保真4D（随时间变化的3D几何）人体运动序列，具有不同的运动员外观，并在不同的环境中渲染。我们在Syn2Sport上对几种最先进的姿态估计模型进行了基准测试，并证明了它们在监督学习、零样本迁移到真实世界数据以及跨运动泛化方面的有效性。此外，我们评估了生成的合成数据在特征空间中与真实世界数据集的对齐程度。我们的结果突出了这种系统在生成可扩展、可控和可迁移的人体数据集方面的潜力，用于各种特定领域的任务，而无需依赖特定领域的真实数据。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决缺乏特定领域人体运动数据的问题，尤其是在体育运动等领域。现有方法生成的合成数据通常是通用的日常动作，无法满足特定领域对动作类型、运动模式和环境的特殊需求，导致模型在真实场景中的性能下降。
核心思路：核心思路是构建一个可定制的合成数据生成流水线，允许用户对人体姿势、外观、相机视角和环境上下文进行细粒度控制。通过这种方式，可以生成高度逼真且与特定领域相关的合成数据，用于训练和评估模型。
技术框架：Avatar4D流水线包含以下主要模块：1) 人体模型和动画引擎，用于生成具有不同姿势和运动的3D人体模型；2) 外观定制模块，用于改变人体模型的服装、肤色等外观属性；3) 环境渲染模块，用于将人体模型放置在不同的虚拟环境中；4) 相机控制模块，用于调整相机视角和参数；5) 数据生成模块，用于生成包含人体姿势、外观、相机参数和环境信息的合成数据。
关键创新：Avatar4D的关键创新在于其可定制性和领域特定性。与以往的通用合成数据生成方法不同，Avatar4D允许用户根据特定领域的需求，调整人体姿势、外观和环境，从而生成更具代表性和实用性的合成数据。此外，该方法无需手动标注，降低了数据生成的成本和难度。
关键设计：Avatar4D使用参数化人体模型（如SMPL）来控制人体姿势和形状。外观定制模块使用纹理映射和材质编辑技术来改变人体模型的外观。环境渲染模块使用基于物理的渲染引擎来生成逼真的图像。数据生成模块将所有信息（包括人体姿势、外观、相机参数和环境信息）保存为标准格式，方便后续使用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在Syn2Sport数据集上评估了多种姿态估计模型，结果表明，使用Syn2Sport训练的模型在真实世界数据上表现出良好的泛化能力。例如，在棒球和冰球运动的姿态估计任务中，使用Syn2Sport训练的模型取得了与使用真实数据训练的模型相近甚至更好的性能。此外，论文还评估了合成数据与真实数据在特征空间中的对齐程度，结果表明，Avatar4D生成的合成数据与真实数据具有较高的相似性。
🎯 应用场景
Avatar4D在体育分析、虚拟现实、游戏开发和动作捕捉等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成大规模的训练数据，提高姿态估计、动作识别和人体行为分析模型的性能。此外，Avatar4D还可以用于创建逼真的虚拟角色和环境，增强用户体验。
📄 摘要（原文）
We present Avatar4D, a real-world transferable pipeline for generating customizable synthetic human motion datasets tailored to domain-specific applications. Unlike prior works, which focus on general, everyday motions and offer limited flexibility, our approach provides fine-grained control over body pose, appearance, camera viewpoint, and environmental context, without requiring any manual annotations. To validate the impact of Avatar4D, we focus on sports, where domain-specific human actions and movement patterns pose unique challenges for motion understanding. In this setting, we introduce Syn2Sport, a large-scale synthetic dataset spanning sports, including baseball and ice hockey. Avatar4D features high-fidelity 4D (3D geometry over time) human motion sequences with varying player appearances rendered in diverse environments. We benchmark several state-of-the-art pose estimation models on Syn2Sport and demonstrate their effectiveness for supervised learning, zero-shot transfer to real-world data, and generalization across sports. Furthermore, we evaluate how closely the generated synthetic data aligns with real-world datasets in feature space. Our results highlight the potential of such systems to generate scalable, controllable, and transferable human datasets for diverse domain-specific tasks without relying on domain-specific real data.