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人体运动恢复
分布 人脸与人体理解23D 视觉与重建1
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通过对齐高阶时序动态实现自然人体运动恢复
Natural Human Motion Recovery by Aligning High-Order Temporal Dynamics from Monocular Videos
把逐关节的 2D 位置、3D 速度与 3D 加速度作为软约束，接入全局轨迹优化，可作为即插即用后处理模块，用于任何单目 HMR 管线，以抑制抖动与过度平滑；其 PVA-Net 的高阶时序预测思路也可迁移到其他需要速度/加速度先验的时序回归任务。
Mocap-2-to-3：基于2D预训练的多视图提升单目运动恢复
Mocap-2-to-3: Multi-view Lifting for Monocular Motion Recovery with 2D Pretraining
把单目人体运动恢复重构为多视图合成问题，先在大量2D数据上预训练单视图扩散模型、再在3D数据上做多视图微调，这一「2D预训练+多视图几何约束」的范式可直接迁移到其他需要从单目输入恢复度量尺度3D结构的任务。
HumanBA：通过全局人体-相机解耦的人体感知光束法平差
HumanBA: Human-Aware Bundle Adjustment via Global Human-Camera Decoupling
将动态人体作为可用的路标点，通过运动解耦从关节轨迹中分离出相机诱导的伪静态分量，使其能安全地融入光束法平差，为单目视频中人体主导场景的相机位姿估计与全局人体重建提供了新思路。