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parametric body models
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新的生成模型HuLiGen可创建逼真的人体LiDAR数据
研究人员开发了HuLiGen，一种能够从参数化人体模型生成人体LiDAR点云的新生成模型。该模型使用了一个经过流匹配目标训练的点Transformer，以生成更接近真实世界LiDAR捕获的合成数据。HuLiGen旨在解决真实人体LiDAR数据稀缺的问题，而这对于开发人体分析工具至关重要。生成的合成数据在人体姿态估计的预训练方案中显示出显著的改进，在低数据场景下将平均每关节位置误差（MPJPE）降低了高达50%。
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新AI框架使用物理模拟实现逼真的人体-物体交互
研究人员开发了一个名为“Ours”的新框架，它使用物理模拟器来生成逼真的人体-物体交互（HOI）。这种方法旨在克服当前数据驱动方法在昂贵的动作捕捉数据上的依赖以及泛化能力不足的局限性。“Ours”框架使用强化学习在模拟器中训练策略，以创建面向任务的数据，然后使用这个增强的数据集来训练HOI生成的生成模型。实验表明，该方法提高了对新物体的泛化能力，并实现了更长、更符合物理规律的交互。