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作者：Jinglin Xu | 编辑：计算机视觉工坊
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1.读者个人理解
这篇文章介绍了一种名为FinePOSE的新方法，用于3D人体姿势估计。该方法包括三个主要组成部分：FPP、FPC和PTS。FPP用于学习精细化的部件感知提示，以提供对每个人体部位的精确指导；FPC用于建立可学习的部件感知提示与姿势之间的精细通信，增强去噪能力；PTS则引入时间戳信息到去噪过程中，增强在每个噪声水平上的预测细化能力。通过在两个基准数据集上的实验，该方法显示出超越现有方法的性能，同时还将其扩展到了复杂的多人场景中。
2. 导读
三维人体姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测人体关节在三维空间中的坐标。尽管深度学习方法在最近取得了进展，但它们大多忽视了结合可访问文本和人类自然可行知识的能力，从而错过了指导3D HPE任务的有价值的隐式监督。此外，先前的研究往往从整个人体的角度研究这一任务，忽视了隐藏在不同身体部位中的细粒度指导。为此，我们提出了一种基于扩散模型的新的细粒度提示驱动去噪器，用于3D HPE，名为FinePOSE。它由三个核心模块组成，增强了扩散模型的逆过程：（1）细粒度部位感知提示学习（FPP）模块通过结合可访问的文本和人体部位的自然可行知识以及可学习的提示来构建细粒度的部位感知提示，以建模隐式指导。（2）细粒度提示-姿势通信（FPC）模块建立了学习到的部位感知提示和姿势之间的细粒度通信，以提高去噪质量。（3）提示驱动的时间戳风格化（PTS）模块集成了学习到的提示嵌入和与噪声水平相关的时间信息，以使每个去噪步骤能够进行自适应调整。在公共单人姿势估计数据集上进行的大量实验表明，FinePOSE优于最先进的方法。我们进一步将FinePOSE扩展到多人姿势估计。在EgoHumans数据集上实现的34.3mm平均MPJPE表明了FinePOSE处理复杂多人场景的潜力。
3. 效果展示
细粒度提示驱动的去噪器（FinePOSE）示意图。FinePOSE是一种基于扩散模型的3D人体姿势估计方法，可以通过可学习的修饰器（例如，“动作类别”，包括“人员、头部、身体、手臂、腿部”的粗细粒度人体部位以及“速度”等）实现多粒度操作，从而增强了单人和多人场景的运动重建能力。
我们FinePOSE与MotionBERT和D3DP在Human3.6M数据集上的定性比较。灰色骨架是真实的3D姿势。蓝色骨架代表人体的左侧部分，橙色表示人体的右侧部分。红色虚线表示比较方法的错误区域，蓝色虚线表示FinePOSE的对应部分。
4. 主要贡献
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我们提出了一种新的细粒度部位感知提示学习机制，与扩散模型相结合，具有人体部位可控的高质量生成能力，有利于3D人体姿势估计任务。
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我们的FinePOSE编码了关于动作类别、粗粒度和细粒度的人体部位以及运动学信息的多粒度信息，并建立了可学习部位感知提示和姿势之间的细粒度通信，以增强去噪能力。
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大量实验证明，我们的FinePOSE在Human3.6M和MPIINF-3DHP数据集上取得了显著的改进，并达到了最先进水平。对EgoHumans的更多实验表明FinePOSE处理复杂多人场景的潜力。
5. 基本原理是啥？
这篇文章的基本原理是使用了一种称为FinePOSE的方法来进行3D人体姿势估计。FinePOSE结合了扩散模型和细粒度提示驱动去噪器，通过引入细粒度的部位感知提示学习机制，提高了3D人体姿势估计的准确性和质量。
首先，文章介绍了扩散模型，这是一种生成模型，通过逐步向原始数据添加噪声，然后再去噪，来重建原始数据。作者利用扩散模型的文本可控去噪过程，提出了FinePOSE方法。FinePOSE通过三个核心模块来生成精确的3D人体姿势：细粒度部位感知提示学习（FPP）、细粒度提示-姿势通信（FPC）和提示驱动时间戳风格化（PTS）。
在FPP模块中，FinePOSE设计了一个学习部位感知提示的机制，它将动作类别、人体部位的粗细粒度和运动信息编码到提示嵌入空间中。这些提示嵌入与姿势特征相结合，用于后续处理。FPC模块用于建立学习部位感知提示和姿势之间的细粒度通信，以提高去噪质量。PTS模块则将时间戳嵌入到生成过程中，以处理不同噪声水平的3D姿势。
文章最后介绍了FinePOSE的训练和推理过程。在训练中，通过最小化均方误差损失来优化整个框架。在推理中，通过从单位高斯分布中采样来生成初始3D姿势，然后通过迭代的方式，将生成的姿势用于下一个时间戳的输入，直到获得最终的3D姿势估计。
6. 实验结果
本文的实验主要围绕着作者提出的FinePOSE方法展开，该方法是一种用于3D人体姿势估计的新型方法：
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数据集和评估指标：作者在实验中使用了三个主要数据集：Human3.6M、MPI-INF-3DHP和EgoHumans。Human3.6M包含了大量的RGB图像和精确的3D关节标注，MPI-INF-3DHP提供了同步的RGB视频序列和准确的3D关节标注，EgoHumans包含了多人运动的自我-外我视频。评估指标主要包括平均关节位置误差（MPJPE）、Procrustes MPJPE（P-MPJPE）、正确估计关键点的百分比（PCK）以及曲线下面积（AUC）等。
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实现细节：作者使用MixSTE作为FinePOSE的骨干网络，CLIP作为冻结的文本编码器。FinePOSE的训练轮数为100，批量大小为4，采用AdamW优化器进行训练。
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与现有方法的比较：在Human3.6M数据集上，FinePOSE在使用检测到的2D关键点作为输入时取得了显著的性能提升，超过了现有的方法。在MPI-INF-3DHP数据集上，FinePOSE相比GLA-GCN等现有方法，MPJPE降低了1.6mm，PCK提高了0.4%，AUC提高了0.9%。
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消融实验：作者进行了一系列消融实验，评估了FinePOSE中不同模块的影响。例如，在FinePOSE中的Fine-grained Part-aware Prompt Learning（FPP）模块中，作者设计了多种版本的FPP模块，包括不使用Prompt、手动设计Prompt、使用学习Prompt等。实验结果表明，FinePOSE的FPP模块在提高MPJPE和P-MPJPE方面发挥了关键作用。
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多人姿势估计扩展：作者扩展了FinePOSE以适用于多人场景，通过对EgoHumans数据集的实验验证了该扩展的有效性，并与D3DP方法进行了对比。
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可视化：作者对比了D3DP、MotionBERT和FinePOSE在Human3.6M数据集上的可视化结果。结果显示，FinePOSE在一些动作中的表现优于其他方法，特别是在复杂形状的动作中，如坐下和躺下。
7. 总结 & 未来工作
本文提出了FinePOSE，一种新的用于3D人体姿势估计的精细化提示驱动去噪器。FinePOSE由FPP、FPC和PTS块组成。FPP学习了精细化的部件感知提示，为每个人体部位提供精确的指导。FPC建立了可学习的部件感知提示与姿势之间的精细化通信，增强了去噪能力。PTS将时间戳信息引入到去噪过程中，增强了在每个噪声水平上细化预测的能力。在两个基准数据集上的实验结果表明，FinePOSE超越了现有方法。我们还将FinePOSE从单人场景扩展到多人场景，展示了我们的模型在复杂多人场景中的良好表现。
FinePOSE并非专门设计用于多人场景。基于扩散模型的3D人体姿势估计方法在计算上相对昂贵。
8. 论文信息
[1]FinePOSE: Fine-Grained Prompt-Driven 3D Human Pose Estimation via Diffusion Models
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