为了实现类似人类的AI的可视化部分，有必要考虑如何创建和移动3D人类模型。身体姿势和形状估计）。
有很多方法可以以3D形式表示人体模型，但是Skinned Multi-Person Linear（SMPL）模型是基于数千个人体扫描数据创建的基于顶点的参数模型。 VIBE基本上是一种算法，可通过从图像估计人体姿势和形状来生成SMPL模型的参数。
VIBE的实现是开源的，演示代码和学习代码在PyTorch中实现。作为其主要功能之一，它适用于出现大量人的随机图像，因此其实用性很高。同样，尽管大多数相似算法难以实时实现，但据说该算法能够在RTX 2080Ti上以30 FPS的速度进行处理。演示代码的优点是可以轻松应用，因为它可以直接以大多数3D图形软件（例如FBX）支持的格式创建文件。
这是一个公共演示视频和github的链接：
