InpaintHuman：使用多尺度 UV 映射和身份保持扩散填充重建遮挡人体
计算机视觉与模式识别
2026-01-06 v1
摘要
从单目视频中重建完整且可动画的人体 Avatar 仍具有挑战性，尤其是在严重遮挡的情况下。虽然 3D 高斯溅射已实现人类的逼真渲染，但现有方法在处理不完整观测时常常产生损坏的几何结构和时间不一致性。我们提出了 InpaintHuman，一种用于从遮挡单目视频生成高保真、完整且可动画的 Avatar 的新方法。我们的方法引入了两个关键创新：(i) 具有层次化粗到细特征插值的多尺度 UV 参数化表示，使遮挡区域的重建保持几何细节；(ii) 集成文本逆向和语义条件引导的身份保持扩散填充模块，实现主题特定、时间一致的完成。不同于基于 SDS 的方法，我们采用直接像素级监督确保身份保真性。在针对合成基准（PeopleSnapshot、ZJU-MoCap）和真实场景（OcMotion）进行实验后显示，我们的模型在各种姿态和视角下均表现出竞争性能，并在重建质量上实现持续性改进。
引用
@article{arxiv.2601.02098,
title = {InpaintHuman: Reconstructing Occluded Humans with Multi-Scale UV Mapping and Identity-Preserving Diffusion Inpainting},
author = {Jinlong Fan and Shanshan Zhao and Liang Zheng and Jing Zhang and Yuxiang Yang and Mingming Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.02098},
year = {2026}
}