HuPrior3R：用于从单目视频中更好地进行3D动态重建的人类先验
计算机视觉与模式识别
2025-12-10 v2
摘要
单目动态视频重建在动态人类场景中面临显著挑战，主要是几何不一致和分辨率下降问题。 现有方法缺乏3D人类结构理解，导致几何不一致的结果，包括肢体比例失真和人物-物体融合不自然，同时内存受限的下采样会导致人物边界漂移向背景几何。 为了解决这些限制，我们提出采用结合SMPL人体模型和单目深度估计的混合几何先验。 我们的方法利用结构化的人类先验以保持表面一致性，同时捕获人类区域中细粒度的几何细节。 我们引入HuPrior3R，采用具有层次结构的管道，包括用于整体场景几何的细化组件，然后应用战略性裁剪和跨注意力融合，以实现人类特定细节的增强。 该方法通过特征融合模块整合SMPL先验，以确保几何上合理的重建，同时保留细粒度的人类边界。 在TUM Dynamics和GTA-IM数据集上进行的大量实验表明，该方法在动态人类重建方面表现优异。
引用
@article{arxiv.2512.06368,
title = {HuPrior3R: Incorporating Human Priors for Better 3D Dynamic Reconstruction from Monocular Videos},
author = {Weitao Xiong and Zhiyuan Yuan and Jiahao Lu and Chengfeng Zhao and Peng Li and Yuan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.06368},
year = {2025}
}