Diffusion models per la stima della posa 3D del corpo umano: analisi della letteratura e prospettive future

La tesi si concentra sull'utilizzo dei Diffusion Models per la stima della posa 3D del corpo umano. Inizialmente viene esposto il funzionamento teorico di questi modelli, discutendo le tecniche impiegate per la stima della posa ed evidenziandone i limiti. Successivamente, vengono presentate alcune applicazioni dei Diffusion Models nella computer vision, tra cui Image Super Resolution, Text-to-Image Synthesis e Semantic Segmentation. La parte centrale della tesi si concentra sull'analisi approfondita dell'uso dei Diffusion Models per la stima della posa 3D del corpo umano, con particolare attenzione agli algoritmi più recenti, come DiffPose, e una valutazione delle loro prestazioni. Infine, viene discusso in modo critico il rapporto tra questi modelli e altri approcci in termini di efficienza e consumo di risorse, concludendo con una riflessione sulle possibili direzioni future per la ricerca in questo ambito.