GVHMR：能够从单一视角的视频资料中恢复出人体运动

GVHMR简介

GVHMR是一种创新的人体运动恢复方法，由浙江大学CAD&CG国家重点实验室与香港大学的研究团队共同开发。该技术能够从单目视频中准确估计出基于重力感知的世界坐标系中的人体4D姿态和形状。GVHMR通过引入重力视图坐标系，有效减少了学习图像与姿态映射时的歧义，并避免了在重力方向上累积误差。该方法不仅提高了运动恢复的准确性和速度，还通过并行处理技术显著提升了计算效率，为生成模型和人形机器人模仿学习等应用领域提供了高质量的基础数据。

GVHMR主要功能

1. 单目视频人体运动恢复：GVHMR能够从单一视角的视频资料中恢复出人体运动。
2. 世界坐标系中的人体姿态估计：它能够将人体姿态估计在与现实世界重力感知对齐的坐标系中。
3. 高精度4D姿态和形状恢复：提供连续的三维人体姿态和形状信息，包括动态变化。
4. 并行处理能力：通过逐帧处理避免了自回归方法中的错误累积问题。
5. 高效计算：优化的算法设计使得在高性能GPU上处理视频更为迅速。

GVHMR技术原理

1. 重力视图（GV）坐标系统：定义一个新的坐标系统，利用世界重力方向和相机视图方向来减少学习图像与姿态映射时的歧义。
2. 重力感知的姿态估计：在GV坐标系中估计人体姿态，使得估计结果自然与重力对齐。
3. 相机旋转变换：使用相机旋转信息将GV坐标系中的姿态转换回全局的世界坐标系。
4. 逐帧估计：对视频中的每一帧独立估计姿态，然后通过相对旋转信息将它们对齐到一致的全局坐标系中。
5. Transformer模型：采用增强了旋转位置编码（RoPE）的Transformer模型来直接回归整个运动序列，有效处理长视频序列。
6. 相对位置编码（RoPE）：相较于绝对位置编码，RoPE能够更好地捕捉视频帧之间的相对关系，提高长序列处理的效能。
7. 多任务学习：模型同时预测多个目标，包括相机参数、人体姿态、形状系数以及全局轨迹表示，以提高运动估计的准确性。
8. 后处理技术：通过预测关节的静止概率来进一步细化全局运动，使用逆动力学（IK）解算器来解决诸如脚滑动等物理上不合理的运动效果。

GVHMR应用场景

1. 增强现实（AR）：在AR应用中，GVHMR可以用于实时捕捉和模拟用户的动作，提供更加自然和直观的交互体验。
2. 虚拟现实（VR）：在VR环境中，该技术能够精确追踪用户的身体运动，为沉浸式体验提供支持。
3. 动作捕捉：在电影制作和游戏开发中，GVHMR可以用于从视频中提取精确的人体动作数据，减少传统动作捕捉的设备需求。
4. 人形机器人：在机器人技术领域，通过模仿人类动作，GVHMR有助于训练机器人执行更加复杂和逼真的人类动作。
5. 健康监测：在医疗和健康领域，该技术可以用于分析人体运动模式，辅助进行步态分析和康复训练。
6. 体育训练分析：在体育领域，GVHMR可以用于分析运动员的动作技术，提供训练改进的建议和指导。

GVHMR项目入口

• 官方项目主页：https://zju3dv.github.io/gvhmr/
• GitHub代码库：https://github.com/zju3dv/GVHMR
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2409.06662
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/LittleFrog/GVHMR