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BEDLAM2.0
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HuC-VideoMAE 使用合成数据进行以人为本的视频预训练
研究人员开发了 HuC-VideoMAE，一种使用合成人类运动数据预训练视频 Transformer 的新方法。该方法通过采用以人为本的掩码策略，专注于身体关键点和边界框区域，解决了使用真实世界视频相关的伦理问题。实验表明，与在真实数据集上进行的传统 VideoMAE 预训练相比，HuC-VideoMAE 显著缩小了性能差距，为动作识别模型提供了一种有前景的伦理替代方案。
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ETCH-X 和 OmniFit 通过新方法推进带衣三维人体拟合
研究人员开发了 ETCH-X，一种将参数化人体模型拟合到带衣人体三维扫描的先进方法。这种新方法通过引入“贴合度感知”拟合范式来处理服装动力学，并利用 SMPL-X 扩展表达性，从而改进了其前身。ETCH-X 利用隐式密集对应而非显式标记来实现更高的鲁棒性和精细的细节，在各种数据集上取得了显著的性能提升。