単一画像からの3D人体モデル生成の精度を向上させるためには、以下のようなアプローチが考えられます。
データセットの多様性の向上: より多様なデータセットを使用することで、モデルが異なるポーズや衣服、体型に対して一般化できる能力を高めることができます。特に、異なる文化や体型の人々を含むデータセットを収集することが重要です。
マルチビュー学習の強化: GSTのようにマルチビュー監視を利用することで、単一画像からの情報を補完することができます。複数の視点からの画像を用いることで、モデルはより正確な3D構造を学習できます。
生成モデルの統合: 生成モデル（例えば、GANやVAE）を統合することで、生成された3Dモデルの質を向上させることができます。これにより、よりリアルなテクスチャや形状を持つモデルを生成することが可能になります。
物理的制約の導入: 物理的な制約をモデルに組み込むことで、生成される3Dモデルが現実的な動きや形状を持つようにすることができます。これにより、特に動的なポーズにおいて、より自然な結果が得られます。
自己教師あり学習の活用: 自己教師あり学習を用いることで、ラベルなしデータからも学習を行い、モデルの精度を向上させることができます。これにより、より多くのデータを活用できるようになります。