基于生成式数据增强的3D人体姿态优化估计方法

一种基于生成式数据增强的3D人体姿态优化估计方法，对来自不同类型场景的原始数据进行场景与姿态解耦，通过根节点对齐与坐标变换，将目标姿态迁移至源场景中，生成跨域融合的3D姿态序列后，利用可控视频生成模型生成包含多样化背景、视角与动作的合成视频，再利用合成视频与原始数据联合训练3D人体姿态估计模型，在在线阶段通过训练后的3D人体姿态估计模型进行实时姿态估计。本发明通过可控视频生成模型合成跨域融合的多样化视频数据，结合场景与姿态的显式对齐，提升模型对未知域的适应能力。