ROMP: 突破性的单目多人3D姿态估计技术

RayRay
ROMPBEVTRACE3D人物重建单摄像头Github开源项目

ROMP: 开创单目多人3D姿态估计新纪元

在计算机视觉领域,3D人体姿态估计一直是一个充满挑战的研究方向。近年来,随着深度学习技术的发展,这一领域取得了显著进展。其中,由Yu Sun等人提出的ROMP (Monocular, One-stage, Regression of Multiple 3D People) 技术无疑是一个重要的里程碑。本文将深入探讨ROMP及其衍生技术,揭示其在单目多人3D姿态估计方面的突破性成果。

ROMP的核心理念与创新

ROMP是一种单阶段的单目多人3D网格恢复方法,其最大的特点是能够实时进行处理。与传统的两阶段方法相比,ROMP直接从单张图像中回归出多个人的3D姿态和形状参数,大大提高了处理效率。

ROMP演示

如上图所示,ROMP能够准确捕捉多人的3D姿态,并生成逼真的3D网格模型。这种技术不仅在速度上有优势,在精度方面也达到了业界领先水平。

ROMP的主要创新点包括:

  1. 一体化设计: 将检测、姿态估计和形状重建融合在一个网络中完成。
  2. 自适应采样策略: 根据场景复杂度动态调整采样密度,提高效率。
  3. 新颖的损失函数: 引入多任务学习机制,平衡各子任务的训练。

这些创新使ROMP在准确性、速度和稳定性上都有出色表现。

BEV: 深化对多人深度关系的探索

在ROMP的基础上,研究团队进一步提出了BEV (Putting People in their Place) 技术。BEV主要聚焦于多人之间的深度关系,并扩展了对所有年龄段人群的支持。

BEV结果展示

如上图所示,BEV能够准确捕捉不同人物之间的相对位置和深度关系。这一技术在场景理解和人物交互分析方面具有重要应用价值。

BEV的主要改进包括:

  1. 深度感知模块: 引入专门的网络分支学习多人之间的深度关系。
  2. 年龄自适应机制: 通过数据增强和特征提取优化,提高对不同年龄段人群的适应性。
  3. 相对人体数据集: 构建了名为RelativeHuman的大规模数据集,为深度关系学习提供支持。

这些改进使BEV在复杂场景下的表现更加出色,尤其是在处理人群密集、年龄跨度大的场景时优势明显。

TRACE: 动态相机下的5D时序回归

作为ROMP技术路线的最新成果,TRACE (5D Temporal Regression of Avatars with Dynamic Cameras in 3D Environments) 进一步将研究推向了动态场景和时序建模的方向。

TRACE演示

TRACE的核心创新在于:

  1. 5D时序建模: 不仅考虑3D空间,还引入时间维度和相机运动。
  2. 动态相机适应: 能够处理相机运动场景,大大扩展了应用范围。
  3. 全局轨迹重建: 实现对特定对象的长时间跟踪和轨迹重建。

TRACE的提出,为动态场景下的人体姿态估计和轨迹分析提供了强大工具。

技术实现与开源贡献

ROMP及其衍生技术不仅在理论上有创新,在实践落地方面也做出了重要贡献。研究团队通过GitHub开源了相关代码和模型,并提供了详细的使用说明和API接口。

主要亮点包括:

  1. 跨平台支持: 提供了适用于Linux、Windows和Mac的API。
  2. 易用性设计: 通过pip安装即可快速部署使用。
  3. 丰富的输出格式: 支持导出fbx、glb、bvh等多种3D模型格式。
  4. 社区贡献: 得到了多位开发者的扩展支持,如Blender插件、VMC协议支持等。

这种开放共享的态度大大促进了技术的传播和应用,也为相关研究提供了宝贵的基础资源。

应用前景与未来展望

ROMP系列技术的出现,为多个领域带来了新的可能性:

  1. 动作捕捉: 低成本、高效率的动作捕捉解决方案。
  2. 增强现实: 为AR应用提供精准的人体姿态信息。
  3. 人机交互: 支持更自然、直观的手势和动作识别。
  4. 安防监控: 提高crowd analysis和异常行为检测的精度。
  5. 体育分析: 为运动员动作分析和训练提供数据支持。

未来,ROMP技术可能会向以下方向发展:

  1. 实时性能进一步提升,支持更高帧率的视频处理。
  2. 与其他模态(如深度传感器、IMU)的融合,提高鲁棒性。
  3. 端到端的动作理解和意图推理,实现更高层次的场景理解。
  4. 在移动设备上的轻量化部署,扩大应用范围。

结语

ROMP及其衍生技术代表了单目多人3D姿态估计领域的最新进展。通过创新的算法设计和开放的技术共享,这一系列工作不仅推动了学术研究的发展,也为实际应用提供了强大的工具。随着技术的不断完善和应用场景的拓展,我们可以期待ROMP在未来为更多领域带来变革性的影响。

无论是在计算机视觉研究还是产业应用中,ROMP都展现出了巨大的潜力。它不仅是一项技术创新,更是人机交互和环境感知新范式的开端。相信在不久的将来,我们将看到更多基于ROMP的激动人心的应用出现,为我们的生活带来更多便利和可能性。

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

下拉加载更多