虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
为了实现逼真的呈现，该方法将场景参数化为三个部分:遮挡物 → 人 → 背景，并通过新颖的优化目标将这些渲染解耦。为了处理在真实世界场景中可能出现的遮挡情况，该方法引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人和背景三个部分。此外，该方法设计了广泛的客观函数，以帮助强化将人从遮挡和背景中解耦，并确保人体模型的完整性。
具体来说，方法使用了场景的自分解技术，通过倒置球面参数化的扩展，引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中，除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外，引入了第二个内部球体，并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域，可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现，方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。
- 通过填充常见模式的空白，它省去了复制粘贴的需要。
17. 校对:使用 Chat GPT 进行语法和拼写纠正:通过 AI 进行语法和拼写检查，提高内容质量，确保专业性和准确性。