MorphGS：基于形态学自适应的三维人体运动迁移
计算机视觉与模式识别
2026-03-17 v2
摘要
将单目视频中的 articulated motion 从视频迁移到系绳的 3D 角色面临 pose 模糊和源目标之间形态差异的挑战。现有方法常遵循重建后迁移范式，将 transfer quality 绑定在中间 3D 重建上，并限制其适用于具有参数化模板的类别。我们提出 MorphGS，将运动迁移形式化为目标驱动的分析-合成问题，直接通过图像空间监督优化目标形态和姿态。系绳耦合的形态参数化将角色身份与时变关节旋转分离，而稠密 2D-3D 对应关系和综合视图提供互补的结构和多视角指导。在合成基准和野生视频实验中，MorphGS 均一致地优于基线方法。
引用
@article{arxiv.2601.02716,
title = {MorphGS: Morphology-Adaptive Articulated 3D Motion Transfer from Videos},
author = {Taeyeon Kim and Youngju Na and Jumin Lee and Sebin Lee and Minhyuk Sung and Sung-Eui Yoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.02716},
year = {2026}
}