GSTと他の3D人体モデル生成手法を比較すると、以下のような長所と短所があります。
長所
リアルタイム推論: GSTは、他の手法に比べて非常に高速な推論を実現しており、0.02秒での推論が可能です。これにより、リアルタイムアプリケーションに適しています。
マルチビュー監視の利用: GSTは、マルチビュー監視を利用しており、これにより高精度な3Dモデルを生成できます。他の手法は、しばしば高価な3Dスーパービジョンに依存しています。
柔軟性: GSTは、衣服やポーズの変化に対して柔軟に対応できるため、さまざまな状況での適用が可能です。
短所
データセットの依存性: GSTは、マルチビュー画像データセットに依存しているため、データセットの質と多様性が結果に大きく影響します。
オフセットの精度: GSTは、SMPLモデルの頂点に対するオフセットを学習するため、オフセットの精度が低いと、生成されるモデルの質が低下する可能性があります。
一般化の限界: 特定のデータセットに対して訓練されたモデルは、未知のデータに対して一般化する能力が制限されることがあります。