论文精度：双分支图Transformer网络：视频驱动的3D人体网格重建新突破

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.01179

目录

一、背景与问题定义

1.1 3D人体网格重建的意义

1.2 现有方法的困境

二、核心创新：DGTR网络架构

2.1 整体框架设计

2.2 全局运动感知分支（GMA）

2.3 局部细节优化分支（LDR）

2.3.1 局部信息聚合

2.3.2 调制图卷积网络

三、性能优势解析

3.1 实验数据对比

3.2 关键优势点

四、应用场景展望

4.1 典型应用方向

4.2 实际部署考量

五、局限性与未来方向

5.1 当前限制

5.2 演进方向

六、总结

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一、背景与问题定义

1.1 3D人体网格重建的意义

在智能机器人交互、虚拟现实、动作捕捉等领域，3D人体网格重建技术扮演着核心角色。通过从视频中恢复人体的三维姿态和表面形状，机器人可以准确感知人类动作意图，实现更自然的协作；影视制