在三维动画和伪二维动画制作中，对于动作的模拟制作非常容易产生差错，也产生很多不必要的麻烦。然而一个叫做AR Poser：使用数字头像模仿姿势自动增强移动图片的项目改变了一切，本次来自西安太空动画的小编为你带来关于AR Poser：使用数字头像模仿姿势自动增强移动图片的全面内容介绍。
AR Poser：使用数字头像模仿姿势自动增强移动图片是由Gokcen Cimen，Christoph Maurhofer，Robert W. Sumner，Martin Guay等人共同完成的。
他们制作了AR Poser：一个用于摆姿势或作为数字角色的框架。他们描述了他们对AR Poser的第一个贡献：一种数字角色识别和自动再现与图片中人物相同姿势的技术（仅使用来自移动设备的RGB信息）。来自RGB的3D人体姿势估计是一个欠约束和模糊的问题，现在仍然是一个活跃的研究领域。他们提出的解决方案可以针对特定场景进行定制，例如针对AR自拍的娱乐姿势，而不是解决人体姿势估计的一般情况。他们解决方案的核心是一组用于减少歧义的预定义姿势（自拍姿势）。简而言之，他们的方法包括两个可靠的步骤：他们首先执行2D姿态估计，然后在3D子空间上执行投影以找到接近的匹配3D姿势。通过他们的方法，他们能够为各种不同的姿势自动创建增强现实自拍。
以上就是关于AR Poser：使用数字头像模仿姿势自动增强移动图片的全面内容介绍了，来自西安太空动画的小编感谢你的观看。
AR Poser：使用数字头像模仿姿势自动增强移动图片是由Gokcen Cimen，Christoph Maurhofer，Robert W. Sumner，Martin Guay等人共同完成的。
他们制作了AR Poser：一个用于摆姿势或作为数字角色的框架。他们描述了他们对AR Poser的第一个贡献：一种数字角色识别和自动再现与图片中人物相同姿势的技术（仅使用来自移动设备的RGB信息）。来自RGB的3D人体姿势估计是一个欠约束和模糊的问题，现在仍然是一个活跃的研究领域。他们提出的解决方案可以针对特定场景进行定制，例如针对AR自拍的娱乐姿势，而不是解决人体姿势估计的一般情况。他们解决方案的核心是一组用于减少歧义的预定义姿势（自拍姿势）。简而言之，他们的方法包括两个可靠的步骤：他们首先执行2D姿态估计，然后在3D子空间上执行投影以找到接近的匹配3D姿势。通过他们的方法，他们能够为各种不同的姿势自动创建增强现实自拍。
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