精选理由
人体网格恢复在遮挡场景下的歧义问题一直是个难点，做3D人体重建的团队可以看看这个分治思路——先稳住躯干再补四肢，比端到端方法更可靠。
FactorizedHMR 提出了一种两阶段混合框架，将人体网格恢复中的确定性部分（躯干和根部姿态）与不确定性部分（四肢等远端关节）分开处理。第一阶段使用确定性回归模块稳定恢复躯干-根部锚点，第二阶段通过概率流匹配模块完成剩余关节的恢复，并引入合成数据管道和几何感知监督来提升遮挡场景下的鲁棒性。实验表明，该方法在遮挡严重和世界空间漂移敏感的指标上优于现有基线。
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FactorizedHMR 提出了一种两阶段混合框架，将人体网格恢复中的确定性部分（躯干和根部姿态）与不确定性部分（四肢等远端关节）分开处理。第一阶段使用确定性回归模块稳定恢复躯干-根部锚点，第二阶段通过概率流匹配模块完成剩余关节的恢复，并引入合成数据管道和几何感知监督来提升遮挡场景下的鲁棒性。实验表明，该方法在遮挡严重和世界空间漂移敏感的指标上优于现有基线。
Human Mesh Recovery (HMR) is fundamentally ambiguous: under occlusion or weak depth cues, multiple 3D bodies can explain the same image evidence. This ambiguity is not uniform across the body, as torso pose and root stru…