SMPLer-X

SMPLer-X是一种基于大数据和大模型的人体姿态和形状估计模型,能够统一捕捉身体、手和面部的运动,并具有广泛的应用。该模型通过对32个不同场景的数据集进行系统研究,优化训练方案并选择数据集,从而实现了对EHPS能力的显著提升。SMPLer-X采用Vision Transformer进行模型扩展,并通过微调策略将其转化为专家模型,从而进一步提高性能。该模型在多个基准测试中均表现出色,如AGORA(107.2 mm NMVE)、UBody(57.4 mm PVE)、EgoBody(63.6 mm PVE)和EHF(62.3 mm PVE without finetuning)。SMPLer-X的优势在于能够处理多样化的数据源,具有出色的泛化能力和可迁移性。

需求人群:

"SMPLer-X可用于人体姿态和形状估计,具有广泛的应用场景,如虚拟现实、游戏、人机交互、医学等领域。"

使用场景示例:

SMPLer-X可用于虚拟现实游戏中的人物动作捕捉

SMPLer-X可用于医学领域中的人体姿态分析

SMPLer-X可用于人机交互中的手势识别

产品特色:

统一捕捉身体、手和面部的运动

基于大数据和大模型

优化训练方案并选择数据集

采用Vision Transformer进行模型扩展

通过微调策略将其转化为专家模型

具有出色的泛化能力和可迁移性

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