HuPrior3R: Incorporating Human Priors for Better 3D Dynamic Reconstruction from Monocular Videos

📄 arXiv: 2512.06368v2 📥 PDF

作者: Weitao Xiong, Zhiyuan Yuan, Jiahao Lu, Chengfeng Zhao, Peng Li, Yuan Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-06 (更新: 2025-12-09)

💡 一句话要点

提出HuPrior3R，融合人体先验知识，提升单目视频3D动态重建效果

🎯 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动态重建 单目视频 人体先验 SMPL模型 几何一致性 深度估计 分层重建

📋 核心要点

  1. 现有单目动态重建方法在处理人体场景时，缺乏对人体结构的理解，导致重建结果几何失真，比例不自然。
  2. HuPrior3R融合SMPL人体模型和单目深度估计，利用人体先验知识保持表面一致性，并捕捉人体区域的精细几何细节。
  3. 实验结果表明，HuPrior3R在TUM Dynamics和GTA-IM数据集上，显著提升了动态人体重建的性能。

📝 摘要（中文）

单目动态视频重建在动态人体场景中面临几何不一致性和分辨率退化等挑战。现有方法缺乏对3D人体结构的理解，导致重建结果几何不一致，肢体比例失真，人与物体融合不自然；同时，受限于内存的下采样导致人体边界向背景几何漂移。为了解决这些问题，我们提出融合混合几何先验，结合SMPL人体模型与单目深度估计。我们的方法利用结构化的人体先验来保持表面一致性，同时捕捉人体区域的精细几何细节。我们引入HuPrior3R，采用分层流水线和细化组件，处理全分辨率图像以获得整体场景几何，然后应用策略性裁剪和交叉注意力融合来增强人体特定细节。该方法通过特征融合模块整合SMPL先验，确保几何上合理的重建，同时保留精细的人体边界。在TUM Dynamics和GTA-IM数据集上的大量实验表明，该方法在动态人体重建方面表现出优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目视频中动态人体场景的3D重建问题。现有方法的主要痛点在于，缺乏对人体结构的先验知识，导致重建结果在几何上不一致，例如肢体比例失真、人与物体融合不自然等。此外，为了降低计算复杂度，现有方法通常采用下采样，这会导致人体边界向背景几何漂移，损失细节信息。

核心思路：论文的核心思路是融合混合几何先验，具体而言，结合SMPL人体模型提供的结构化人体先验和单目深度估计提供的场景几何信息。通过这种方式，可以约束重建结果的几何一致性，并保留人体区域的精细细节。同时，采用分层处理策略，先处理全分辨率图像以获得整体场景几何，再针对人体区域进行精细化处理。

技术框架：HuPrior3R采用分层流水线结构，包含以下主要模块：1) 全分辨率场景重建模块：用于重建整体场景的几何结构。2) 人体区域裁剪模块：根据SMPL模型估计的人体姿态，裁剪出包含人体区域的图像块。3) 交叉注意力融合模块：将SMPL模型提供的特征与裁剪出的人体区域图像特征进行融合，增强人体区域的细节信息。4) 特征融合模块：整合SMPL先验，确保重建结果的几何合理性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将SMPL人体模型作为先验知识融入到单目动态重建过程中。与现有方法相比，HuPrior3R能够更好地理解人体结构，从而生成几何一致性更好、细节更丰富的重建结果。此外，采用分层处理策略，在保证整体场景重建质量的同时，重点关注人体区域的细节信息。

关键设计：论文中一个关键的设计是特征融合模块，该模块负责将SMPL模型提供的特征与图像特征进行融合。具体的融合方式未知，但其目标是利用SMPL模型提供的结构化信息来约束图像特征，从而保证重建结果的几何合理性。此外，策略性裁剪和交叉注意力融合也是关键设计，用于增强人体特定细节。

📊 实验亮点

实验结果表明，HuPrior3R在TUM Dynamics和GTA-IM数据集上取得了显著的性能提升。具体的数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出HuPrior3R在动态人体重建方面表现出优越的性能，表明该方法在几何一致性和细节保留方面均优于现有方法。

🎯 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、人机交互等领域。例如，可以用于创建更加逼真和自然的虚拟人物，或者用于实现更加智能和流畅的人机交互体验。未来，该技术有望应用于自动驾驶、机器人导航等领域，提升机器对动态环境的感知和理解能力。

📄 摘要（原文）

Monocular dynamic video reconstruction faces significant challenges in dynamic human scenes due to geometric inconsistencies and resolution degradation issues. Existing methods lack 3D human structural understanding, producing geometrically inconsistent results with distorted limb proportions and unnatural human-object fusion, while memory-constrained downsampling causes human boundary drift toward background geometry. To address these limitations, we propose to incorporate hybrid geometric priors that combine SMPL human body models with monocular depth estimation. Our approach leverages structured human priors to maintain surface consistency while capturing fine-grained geometric details in human regions. We introduce HuPrior3R, featuring a hierarchical pipeline with refinement components that processes full-resolution images for overall scene geometry, then applies strategic cropping and cross-attention fusion for human-specific detail enhancement. The method integrates SMPL priors through a Feature Fusion Module to ensure geometrically plausible reconstruction while preserving fine-grained human boundaries. Extensive experiments on TUM Dynamics and GTA-IM datasets demonstrate superior performance in dynamic human reconstruction.