[논문리뷰] MoCapAnything: Unified 3D Motion Capture for Arbitrary Skeletons from Monocular Videos본 논문은 기존 모션 캡처 파이프라인의 종(species) 또는 템플릿(template) 의존성 문제를 해결하고, 단일 모노큘러 비디오에서 임의의 리깅된 3D 에셋(asset) 에 대한 카테고리 불가지론적 모션 캡처(CAMoCap) 를 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Motion Capture#Monocular Video#Arbitrary Skeletons#Motion Retargeting#Deep Learning#Inverse Kinematics#Transformer Architecture#Category-Agnostic2025년 12월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PHUMA: Physically-Grounded Humanoid Locomotion Dataset본 논문은 기존 휴머노이드 모션 데이터셋의 규모, 다양성 및 물리적 신뢰성 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Humanoid Locomotion#Dataset#Motion Imitation#Physics-based Control#Motion Retargeting#Data Curation#Reinforcement Learning#Inverse Kinematics2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learnable SMPLify: A Neural Solution for Optimization-Free Human Pose Inverse Kinematics본 논문은 3D 인체 포즈 및 형태 추정에서 널리 사용되지만 계산 비용이 높은 SMPLify 의 반복적 최적화 과정을 데이터 기반 신경망 으로 대체하여, 최적화 없이 빠른 시간 내에 인버스 키네마틱스(IK) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Inverse Kinematics#Human Pose Estimation#SMPL Model#Neural Networks#Optimization-Free#Residual Learning#Data-Driven2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중