这篇paper里，作者提出了SMPL模型（一种人体三维模型），这种模型特点：

• 有皮肤（骨骼蒙皮），纹理。
• 基于顶点的模型，方便调整以适应各种人体形状以及姿态。

SMPL模型是从数据里面学习出来的，这个模型比目前业界效果更好，且和工业界的Unity，Maya是打通的。

动画制作关键词

这里科普几个有关动画制作的关键词（不是专业做动画的，有些关键词含义可能会有一些不恰当的地方，欢迎指正），对于一个动画人物模型，比如Unity模型，有：

• 顶点（mesh）：动画模型可以看成多个小三角形（四边形）组成，每个小三角形就可以看成一个顶点。顶点越多，动画模型越精细。
• 骨骼点：人体的一些关节点，类似于人体姿态估计的关键点。每个骨骼点都由一个三元组作为参数去控制（可以查看欧拉角，四元数相关概念）
• 骨骼蒙皮（Rig）：建立骨骼点和顶点的关联关系。每个骨骼点会关联许多顶点，并且每一个顶点权重不一样。通过这种关联关系，就可以通过控制骨骼点的旋转向量来控制整个人运动。
• 纹理贴图：动画人体模型的表面纹理，即衣服裤子这些。
• BlendShape：控制动画角色运动有两种，一种是上面说的利用Rig，还有一种是利用BlendShape。比如：生成一种笑脸和正常脸，那么通过BlendShape就可以自动生成二者过渡的动画。这种方式相比于利用Rig，可以不定义骨骼点，比较方便。
• 蒙皮：将模型从一个姿态转变为另一个姿态，使用的转换矩阵叫做蒙皮矩阵。

现有3D人体模型的缺点

• 没有骨骼蒙皮：得到人体3D模型之后还需要加rig，太麻烦。而且还需要手工调整表面纹理贴图。
• 和现有商业软件不兼容。
• 不够真实，难以应对各种各样的姿态。

LBS是一种典型的业界普遍使用的骨骼蒙皮方法，下面是一张效果对比图：

LBS骨骼蒙皮算法对比

可以看出最左边的LBS以及DQBS在胯部存在很大的artifacts，其他算法相对要好些。

作者方法的优点

• 与工业界软件兼容，比如Unity，Maya。
• 将pose blend shapes建模成rotation matrices（旋转矩阵）的线性函数。因为旋转矩阵的元素是有界的，所产生的变形也是有界的，有助于模型更好地推广。

作者使用PCA从CAESAR 数据集学习了一个body shapes的线性模型。方法分为两步：

• 对于每一个扫描和姿态注册一个模板mesh
• 使用PCA，得到的主成分就是身体混合形状（body shape blend shapes）

作者将SMPL和BlendSCAPE对比发现，基于顶点的SMPL模型要优于基于形变的BlendSCAPE模型（从上图Figure2可以看出）。为了捕获软组织动力学，作者还提出了DMPL