論文の概要: DPoser-X: Diffusion Model as Robust 3D Whole-body Human Pose Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00599v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 04:44:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.819417
• Title: DPoser-X: Diffusion Model as Robust 3D Whole-body Human Pose Prior
• Title（参考訳）: DPoser-X:ロバストな3D人体マップとしての拡散モデル
• Authors: Junzhe Lu, Jing Lin, Hongkun Dou, Ailing Zeng, Yue Deng, Xian Liu, Zhongang Cai, Lei Yang, Yulun Zhang, Haoqian Wang, Ziwei Liu,
• Abstract要約: DPoser-Xは3次元人体写真の拡散に基づく先行モデルである。 提案手法は,様々なポーズ中心タスクを逆問題として統一し,変分拡散サンプリングにより解決する。 我々のモデルは、常に最先端の代替品よりも優れており、人体全体のポーズを事前モデリングするための新しいベンチマークを確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.9526308672547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present DPoser-X, a diffusion-based prior model for 3D whole-body human poses. Building a versatile and robust full-body human pose prior remains challenging due to the inherent complexity of articulated human poses and the scarcity of high-quality whole-body pose datasets. To address these limitations, we introduce a Diffusion model as body Pose prior (DPoser) and extend it to DPoser-X for expressive whole-body human pose modeling. Our approach unifies various pose-centric tasks as inverse problems, solving them through variational diffusion sampling. To enhance performance on downstream applications, we introduce a novel truncated timestep scheduling method specifically designed for pose data characteristics. We also propose a masked training mechanism that effectively combines whole-body and part-specific datasets, enabling our model to capture interdependencies between body parts while avoiding overfitting to specific actions. Extensive experiments demonstrate DPoser-X's robustness and versatility across multiple benchmarks for body, hand, face, and full-body pose modeling. Our model consistently outperforms state-of-the-art alternatives, establishing a new benchmark for whole-body human pose prior modeling.
• Abstract（参考訳）: DPoser-Xは3次元人体写真の拡散に基づく先行モデルである。 汎用的で頑丈なフルボディのポーズを前もって構築することは、人間のポーズが本質的に複雑であり、高品質なボディ全体のポーズデータセットが不足しているため、依然として困難である。 これらの制約に対処するため、Diffusion Model をbody Pose prior (DPoser) として導入し、DPoser-X に拡張した。 提案手法は,様々なポーズ中心タスクを逆問題として統一し,変分拡散サンプリングにより解決する。 下流アプリケーションの性能向上を目的として, ポーズデータ特性に特化して設計された新しい時間ステップスケジューリング手法を提案する。 また,身体全体と部分固有のデータセットを効果的に組み合わせたマスク付きトレーニング機構を提案する。 大規模な実験では、ボディ、ハンド、フェイス、フルボディのポーズモデリングのための複数のベンチマークで、DPoser-Xの堅牢性と汎用性を実証している。 我々のモデルは、常に最先端の代替品よりも優れており、人体全体のポーズを事前モデリングするための新しいベンチマークを確立している。

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