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)
关键词: 人体网格恢复 3D人体姿态估计 潜在信息提取 低维学习 并行优化 频域特征 深度学习
📋 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细节不足等问题。
- 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，并用于增强2D到3D的姿势学习。
- 论文设计了一种低维网格姿势交互方法，通过降维和并行优化，在降低计算成本的同时保持了重建精度，实验结果表明优于现有方法。
📝 摘要（中文）
现有的3D人体网格恢复方法通常未能充分利用潜在信息（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，通过注意力机制建模网格顶点和姿势节点交互所带来的性能提升伴随着高昂的计算成本。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。具体而言，网络的第一阶段充分挖掘图像特征的低频和高频分量中的全局（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的学习。在第二阶段，在混合潜在特征的辅助下，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前提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，尤其是在复杂场景下。此外，利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，但计算成本很高。
核心思路：论文的核心思路是通过提取图像特征中的潜在信息，并将其融入到网格恢复过程中，从而提升重建质量。具体来说，论文利用图像特征的低频和高频分量来分别提取全局和局部信息，并将这些信息融合到混合潜在频域特征中。同时，为了降低计算成本，论文设计了一种低维的网格姿势交互方法，通过降维和并行优化来实现。
技术框架：该方法采用两阶段网络结构。第一阶段，从图像特征中提取混合潜在频域特征，用于增强2D姿势到3D姿势的学习。第二阶段，利用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：该论文的关键创新在于以下两点：一是提出了混合潜在频域特征，能够有效地提取图像中的全局和局部信息，并将其用于增强网格恢复过程。二是设计了一种低维网格姿势交互方法，通过降维和并行优化，在降低计算成本的同时保持了重建精度。与现有方法相比，该方法能够在更低的计算成本下实现更高的重建质量。
关键设计：论文的关键设计包括：混合潜在频域特征的提取方式，具体如何融合低频和高频信息；低维网格姿势交互方法的具体实现，包括降维的方式和并行优化的策略；以及损失函数的设计，如何平衡姿势和形状的重建误差。
📊 实验亮点
论文在大型公开数据集上进行了大量实验，结果表明该方法优于目前最先进的方法。具体性能数据未知，但摘要强调了该方法在降低计算成本的同时保持或提升了重建精度。实验结果验证了混合潜在频域特征和低维网格姿势交互方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、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，可以提升用户在虚拟环境中的沉浸感和交互体验，也可以为运动分析和智能监控提供更可靠的数据支持。未来，该技术有望在人机交互、智能穿戴设备等领域发挥更大的作用。
📄 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.