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人体运动重建

分布人脸与人体理解23D 视觉与重建2

Pressure2Motion: Hierarchical Human Motion Reconstruction from Ground Pressure with Text Guidance

把地面压力垫当作无摄像头、保护隐私的人体运动捕捉信号，用文本提示词消解压力到全身运动的不确定性；其分层扩散框架（先粗轨迹后细姿态）与双级压力特征提取器可迁移到其他欠定模态（如触觉、雷达）驱动的人体姿态估计。

Ground Reaction Inertial Poser: Physics-based Human Motion Capture from Sparse IMUs and Insole Pressure Sensors

用物理仿真器中的合成人形作为数字孪生，把稀疏 IMU 与鞋垫压力信号经 KinematicsNet 估计后，由 DynamicsNet 以残差控制仿真人形，从而得到物理一致的人体运动；这套「运动学估计 + 物理仿真残差修正」的范式可迁移到视频人体运动恢复与物理合理性约束。

DuoMo: Dual Motion Diffusion for World-Space Human Reconstruction

把世界坐标运动重建拆成相机空间估计+世界空间精修两个扩散模型，并直接生成网格顶点而非参数化人体模型，这套「先局部估计再全局精修」的因子化思路可迁移到其他需要全局一致性的视频到3D任务（如场景级SLAM式重建、多人交互重建）。

AnyLift: Scaling Motion Reconstruction from Internet Videos via 2D Diffusion

用 2D 扩散模型在多视图合成数据上做相机条件建模，把互联网单目视频中的 2D 关键点提升为世界坐标系下的全局一致 3D 人体运动与 HOI，为动态相机下的运动重建提供了可复用的两阶段范式。