DiffMesh：一种用于视频人体网格恢复的运动感知扩散框架

人体网格恢复（HMR）为各种现实应用提供了丰富的人体信息。尽管基于图像的方法已取得令人印象深刻的成果，它们常难以恢复动态场景中的人体，由于缺乏人体运动而导致时间不一致与非平滑的三维运动预测。相比之下，基于视频的方法利用时间信息来缓解此问题。本文中，我们提出DiffMesh，一种用于基于视频的HMR的创新运动感知类扩散框架。DiffMesh在扩散模型与前向、反向过程之间建立桥梁，通过在扩散模型的前向与反向过程中融入人体运动，高效生成准确且平滑的输出网格序列。我们在广泛使用的数据集（Human3.6M与3DPW）上进行了大量实验，证明了我们的DiffMesh的有效性与高效性。真实场景中的视觉对比进一步凸显了DiffMesh对实际应用的适用性。