VMarker-Pro: Probabilistic 3D Human Mesh Estimation From Virtual Markers
Rattachement africain : us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Monocular 3D human mesh estimation faces challenges due to depth ambiguity and the complexity of mapping images to complex parameter spaces. Recent methods propose to use 3D poses as a proxy representation, which often lose crucial body shape information, leading to mediocre performance. Conversely, advanced motion capture systems, though accurate, are impractical for markerless wild images. Addressing these limitations, we introduce an innovative intermediate representation as virtual markers, which are learned from large-scale mocap data, mimicking the effects of physical markers. Building upon virtual markers, we propose VMarker, which detects virtual markers from wild images, and the intact mesh with realistic shapes can be obtained by simply interpolation from these markers. To address occlusions that obscure 3D virtual marker estimation, we further enhance our method with VMarker-Pro, a probabilistic framework that models the distribution of 3D virtual marker positions using diffusion models, enabling the generation of multiple plausible meshes aligned with images for robust 3D mesh estimation. Our approaches surpass existing methods on three benchmark datasets, particularly demonstrating significant improvements on the SURREAL dataset, which features diverse body shapes. Additionally, VMarker-Pro excels in accurately modeling data distributions, significantly enhancing performance in occluded scenarios.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- VMarker-Pro: Probabilistic 3D Human Mesh Estimation From Virtual Markers
- Date Crossref
- 01/05/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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King University Center on Frontiers of Computing Studies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Peking University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Microsoft Research Asia (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of Computer Science Center on Frontiers of Computing Studies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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International Digital Economy Academy (IDEA) pays non établi dans la noticeInstitution
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School of Compter Science Center on Frontiers of Computing Studies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Center on Frontiers of Computing Studies — King University, Peking University et Microsoft Research Asia (China), avec 3 autres affiliations.
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