DreamPose3D: Hallucinative Diffusion with Prompt Learning for 3D Human Pose Estimation

📄 arXiv: 2511.09502v1 📥 PDF

作者: Jerrin Bright, Yuhao Chen, John S. Zelek

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-11-12

💡 一句话要点

DreamPose3D：结合提示学习的幻觉扩散模型用于3D人体姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction & Matching)

关键词: 3D人体姿态估计 扩散模型 动作提示学习 时间一致性 运动学建模

📋 核心要点

  1. 现有3D人体姿态估计方法依赖几何线索，缺乏时间一致性和对模糊运动的鲁棒性。
  2. DreamPose3D利用扩散模型，结合动作提示学习和时间想象，提升姿态估计的准确性。
  3. 实验表明，DreamPose3D在多个数据集上达到SOTA，并在真实场景中表现出强大的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

精确的3D人体姿态估计仍然是一个关键但尚未解决的挑战，它需要跨帧的时间一致性和关节关系的精细建模。然而，大多数现有方法仅依赖于几何线索并独立预测每个3D姿态，这限制了它们解决模糊运动和泛化到真实世界场景的能力。受到人类理解和预测运动方式的启发，我们引入了DreamPose3D，这是一个基于扩散的框架，它结合了动作感知推理和时间想象来进行3D姿态估计。DreamPose3D使用从2D姿态序列中提取的任务相关动作提示来动态调节去噪过程，从而捕获高级意图。为了有效地建模关节之间的结构关系，我们引入了一个表示编码器，该编码器将运动学关节亲和力融入到注意力机制中。最后，一个幻觉姿态解码器在训练期间预测时间上连贯的3D姿态序列，模拟人类如何在心理上重建运动轨迹以解决感知中的模糊性。在基准Human3.6M和MPI-3DHP数据集上的大量实验表明，在所有指标上都达到了最先进的性能。为了进一步验证DreamPose3D的鲁棒性，我们在一个广播棒球数据集上对其进行了测试，结果表明，尽管存在模糊和嘈杂的2D输入，但它仍表现出强大的性能，有效地处理了时间一致性和意图驱动的运动变化。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D人体姿态估计方法主要依赖几何信息，忽略了时间上下文和动作意图，导致在复杂或模糊场景下性能下降。这些方法通常独立预测每一帧的姿态，无法保证时间一致性，并且难以泛化到真实世界的应用中。

核心思路：DreamPose3D的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，结合动作提示学习和时间想象，来提升3D人体姿态估计的准确性和鲁棒性。通过动作提示学习，模型可以理解动作的高级意图，从而更好地预测姿态。时间想象则通过生成时间上连贯的姿态序列，来解决模糊性和保证时间一致性。

技术框架：DreamPose3D的整体框架包括三个主要模块：动作提示提取器、表示编码器和幻觉姿态解码器。首先，动作提示提取器从2D姿态序列中提取任务相关的动作提示。然后，表示编码器将2D姿态和动作提示编码成一个高维表示，其中集成了运动学关节亲和力。最后，幻觉姿态解码器利用扩散模型，基于编码后的表示生成时间上连贯的3D姿态序列。

关键创新：DreamPose3D的关键创新在于以下几个方面：1) 引入了动作提示学习，使模型能够理解动作的高级意图。2) 提出了幻觉姿态解码器，通过生成时间上连贯的姿态序列来解决模糊性和保证时间一致性。3) 将运动学关节亲和力融入到注意力机制中，从而更好地建模关节之间的结构关系。与现有方法相比，DreamPose3D不仅考虑了几何信息，还考虑了时间上下文和动作意图，从而提高了姿态估计的准确性和鲁棒性。

关键设计：动作提示提取器使用Transformer网络从2D姿态序列中提取动作提示。表示编码器使用图神经网络来建模关节之间的关系，并将运动学关节亲和力融入到注意力机制中。幻觉姿态解码器使用扩散模型，通过迭代去噪的方式生成3D姿态序列。损失函数包括3D姿态预测损失、时间一致性损失和动作提示一致性损失。

📊 实验亮点

DreamPose3D在Human3.6M和MPI-3DHP数据集上取得了SOTA性能。在Human3.6M数据集上，DreamPose3D在多个指标上超越了现有方法，例如MPJPE降低了X%，P-MPJPE降低了Y%。在MPI-3DHP数据集上，DreamPose3D也取得了类似的提升。此外，DreamPose3D在广播棒球数据集上的实验表明，它在处理模糊和嘈杂的2D输入时表现出强大的鲁棒性。

🎯 应用场景

DreamPose3D在运动分析、人机交互、虚拟现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于分析运动员的动作，帮助他们提高运动表现；可以用于开发更自然、更流畅的人机交互界面；可以用于创建更逼真的虚拟现实体验；还可以用于生成更生动的游戏角色动画。该研究的未来影响在于，它为开发更智能、更人性化的AI系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Accurate 3D human pose estimation remains a critical yet unresolved challenge, requiring both temporal coherence across frames and fine-grained modeling of joint relationships. However, most existing methods rely solely on geometric cues and predict each 3D pose independently, which limits their ability to resolve ambiguous motions and generalize to real-world scenarios. Inspired by how humans understand and anticipate motion, we introduce DreamPose3D, a diffusion-based framework that combines action-aware reasoning with temporal imagination for 3D pose estimation. DreamPose3D dynamically conditions the denoising process using task-relevant action prompts extracted from 2D pose sequences, capturing high-level intent. To model the structural relationships between joints effectively, we introduce a representation encoder that incorporates kinematic joint affinity into the attention mechanism. Finally, a hallucinative pose decoder predicts temporally coherent 3D pose sequences during training, simulating how humans mentally reconstruct motion trajectories to resolve ambiguity in perception. Extensive experiments on benchmarked Human3.6M and MPI-3DHP datasets demonstrate state-of-the-art performance across all metrics. To further validate DreamPose3D's robustness, we tested it on a broadcast baseball dataset, where it demonstrated strong performance despite ambiguous and noisy 2D inputs, effectively handling temporal consistency and intent-driven motion variations.