نعتبر مشكلة جديدة تتمثل في تكيف نموذج إعادة بناء الشبكة البشرية مع مقاطع الفيديو البث المباشر خارج المجال، حيث تتعرض أداء النماذج الحالية القائمة على SMPL لتأثيرات كبيرة بسبب التحول التوزيعي المتمثل في معلمات الكاميرا المختلفة، وأطوال العظام، والخلفيات، والتشويش. نواجه هذه المشكلة من خلال التكيف عبر الإنترنت، بتصحيح تحيز النموذج تدريجيًا أثناء الاختبار. هناك تحديان رئيسيان: أولًا، يزيد نقص ال Annotations ثلاثية الأبعاد من صعوبة التدريب وينتج عنه غموض ثلاثي الأبعاد. ثانيًا، يصعب تحقيق التوازن بين ملاءمة الإطارات العادية والإطارات الصعبة التي تحتوي على تشويش شديد أو تغييرات درامية بسبب التوزيع البيانات غير المستقر. لهذا الغرض، نقترح خوارزمية التكيف عبر الإنترنت ثنائية المستوى الديناميكية (DynaBOA). تقوم هذه الخوارزمية أولاً بتطبيق قيود زمنية لتعويض عدم توفر ال Annotations ثلاثية الأبعاد، وتستفيد من إجراء الأمثلة الثنائية المستوى لحل النزاعات بين الأهداف المتعددة. توفر DynaBOA إرشادات إضافية ثلاثية الأبعاد من خلال التدريب المشترك مع أمثلة المصدر المشابهة التي يتم استرجاعها بكفاءة رغم التحول التوزيعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكنها ضبط عدد خطوات الأمثلة بشكل متكيف على الإطارات الفردية لتحقيق الملاءمة الكاملة للعينات الصعبة وتجنب الإفراط في ملاءمة الإطارات العادية. حققت DynaBOA نتائجًا رائدة في ثلاثة مقاييس لاختبار إعادة بناء الشبكة البشرية خارج المجال.