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RealNVP
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新的神经姿态先验模型使用归一化流进行人体运动捕捉
研究人员开发了一种使用归一化流（specifically leveraging RealNVP）对人体姿态进行神经先验建模的新颖方法。该方法通过在训练过程中反转Gram-Schmidt过程，解决了在有效6D旋转流形上学习分布的复杂性。该框架无关的架构和训练流程旨在实现可复现性，并为将姿态先验集成到人体运动捕捉和重建流程中提供坚实的概率基础。
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新框架通过稳定的全局加权增强了归一化流
研究人员开发了 AMF-VI-sEMA，一种用于归一化流的新型两阶段框架，旨在改进近似推理。该方法使用基于单纯形指数移动平均 (sEMA) 更新的稳定全局加权机制。该框架在第一阶段独立训练多个专家架构，然后在第二阶段学习全局混合权重，从而避免了组件崩溃和计算开销。