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gvhmr
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FlowHMR框架从视频生成物理上可行的3D人体运动
研究人员开发了FlowHMR，一个从单目视频生成物理上可行的3D人体运动的新框架。该方法通过将运动捕捉构建为视频条件生成问题来解决先前方法的局限性，并使用组相对策略优化（GRPO）进行增强。FlowHMR使用保真度和跟踪奖励来确保运动与输入视频一致，并且能够被基于物理的控制器成功跟踪。在新Wild-4K数据集上的实验表明，FlowHMR的性能显著优于现有方法，物理跟踪成功率达到82.47%，而最强的基线GVHMR为62.82%。
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4DAnyone模型从单一输入生成4D视频
一项新的研究论文介绍了一个名为4DAnyone的模型，该模型能够从单个随意单目视频生成多视角视频。这项技术支持后续的4D高斯溅射（4DGS）重建，从而能够创建详细的4D表示。该项目在arXiv预印本2608.20335中有详细介绍，并提供了模型权重和代码供研究人员和开发人员使用。