AHAP：从任意视角重建任意人的框架结合几何先验
计算机视觉与模式识别
2026-03-16 v2
摘要
从多视角图像重建 3D 人体通常需要预校准，例如使用棋盘格或测量视图 (MVS) 算法，这限制了可扩展性和在各种真实场景中的适用性。在本工作中，我们提出 AHAP（Reconstructing Arbitrary Humans from Arbitrary Perspectives，任意视角重建任意人的框架），这是一个无需相机校准即可从任意相机视角重建任意人的前馈框架。我们的核心在于有效融合多视角几何信息以辅助人体关联、重建和定位。具体而言，我们通过可学习的人员查询和软分配使用 Cross-View Identity Association 模块，由对比学习监督，以解决跨视角的人体身份关联问题。Human Head 通过融合跨视角特征和场景上下文进行 SMPL 预测，受跨视角重投影损失指导，以强制身体姿态一致性。此外，多视角几何消除了单目方法固有的深度歧义，通过多视角三角测量提供更精确的 3D 人体定位。在 EgoHumans 和 EgoExo4D 数据集上的实验表明，AHAP 在世界空间人体重建和相机姿态估计方面表现出竞争性能，速度是基于优化的方法的 180 倍。
引用
@article{arxiv.2602.23951,
title = {AHAP: Reconstructing Arbitrary Humans from Arbitrary Perspectives with Geometric Priors},
author = {Xiaozhen Qiao and Wenjia Wang and Zhiyuan Zhao and Jiacheng Sun and Ping Luo and Hongyuan Zhang and Xuelong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.23951},
year = {2026}
}