---
title: "Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image"
title_ru: "SMPL-X: Экспрессивный захват тела — руки, лицо и тело из одного изображения"
authors: [Pavlakos, Choutas, Ghorbani, Bolkart, Osman, Tzionas, Black]
year: 2019
venue: "CVPR"
venue_tier: "A*"
doi: "1904.05866"
tags: [body_model, smpl_x, parametric, hands, face, expressive, mesh]
relevance_to_smartrep: 2
direction: "🅲"
---

# SMPL-X: Расширенная параметрическая модель тела с руками и лицом

## TL;DR (≤3 предложения)

SMPL-X расширяет SMPL до полного экспрессивного тела: добавляет 15 параметров лица (FLAME) и 45 параметров рук (MANO) в единую параметрическую модель с 10475 вершинами. Fit из одного изображения выполняет SMPLify-X через optimization. Для SmartRep: SMPL-X важен для упражнений с хватом (становая тяга, жим — положение рук критично), но избыточен для нижней части тела.

## Проблема

SMPL не моделирует руки и лицо — для полного захвата тела нужна совместная модель с детализированными руками. Хват штанги, положение пальцев при жиме — биомеханически значимые параметры для фитнеса.

## Гипотеза / вклад

- **Unified model:** SMPL + MANO (hands) + FLAME (face) в один pipeline с единым набором параметров.
- **SMPLify-X:** optimization-based fit из одного изображения с кожными ограничениями.
- **VPoser:** learned pose prior (VAE) для регуляризации нереалистичных поз тела.

## Метод

SMPL-X параметры: $\{\beta, \theta_{body}, \theta_{hands}, \psi_{face}\}$ — 119 параметров всего.

VPoser: $\mathbf{z} = \text{Enc}(\theta_{body})$, prior $p(\mathbf{z}) = \mathcal{N}(0, I)$, используется как regularizer при optimization.

Mesh: 10475 вершин vs 6890 у SMPL.

## Датасеты

| Применение | Метрика | Результат |
|---|---|---|
| AGORA (full body fit) | V2V (mm) | SMPLer-X SOTA |
| EHF dataset | V2V (mm) | Baseline для expressive body |

## Ограничения / слабости

- 10475 вершин vs 6890 у SMPL — тяжелее для обработки.
- Оптимизация SMPLify-X медленная (итерационная).
- FLAME и MANO требуют отдельных детекторов лица и рук.

## Релевантность SmartRep

- **Хват и положение рук 🅲:** для становой тяги, жима лёжа, подтягиваний — положение рук относительно штанги критично. SMPL-X → можно оценивать ширину хвата, положение запястий.
- **VPoser как motion prior:** VPoser (VAE pose prior) из SMPL-X применим для SMPL — более современная замена ad-hoc regularization.
- **SMPLer-X (разобрана в разделе 2)** использует SMPL-X как базовую модель.

## Gap для нас

SMPL-X избыточен для нижнетеловых упражнений (приседание, румынская тяга). **Ниша SmartRep:** Exercise-adaptive body model — гибрид: SMPL для нижней части (3 DOF на сустав) + MANO только для grip exercises. Меньше параметров → быстрее fitting для edge.

## Код / данные

- Repo: github.com/vchoutas/smplx
- Данные: smpl-x.is.tue.mpg.de (по запросу)

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@inproceedings{pavlakos2019expressive,
  title={Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image},
  author={Pavlakos, Georgios and Choutas, Vasileios and Ghorbani, Nima and Bolkart, Timo and Osman, Ahmed AA and Tzionas, Dimitrios and Black, Michael J},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2019}
}
```
