摘要
我们提出了一种名为DenseRaC的新颖端到端框架，用于从单目RGB图像中联合估计三维人体姿态与体形。该框架采用两阶段策略，以身体像素到表面对应关系图（即IUV图）作为代理表示，进而实现参数化人体姿态与体形的估计。具体而言，在获得估计的IUV图后，我们设计了一种深度神经网络，通过优化三维人体重建损失，并引入“渲染-对比”机制，最小化输入图像与渲染输出之间的差异，包括密集的人体关键点、身体部位掩码以及对抗性先验信息。为增强模型学习能力，我们进一步构建了一个大规模合成数据集MOCA，该数据集基于网络爬取的动捕序列、三维扫描数据与动画生成，涵盖多样化的相机视角、人体动作及体形特征，并配有完整的真值标注。我们的模型能够从混合数据集中联合学习三维人体的表示，有效缓解了训练数据未配对的问题。实验结果表明，DenseRaC在多个公开的人体相关任务基准测试中均显著优于现有最先进方法。