SMPLer-X es un modelo de estimación de postura y forma corporal basado en big data y modelos grandes, capaz de capturar de forma unificada el movimiento del cuerpo, las manos y la cara, con un amplio rango de aplicaciones. El modelo ha logrado una mejora significativa en la capacidad EHPS mediante un estudio sistemático de 32 conjuntos de datos de diferentes escenarios, optimizando el plan de entrenamiento y seleccionando los conjuntos de datos adecuados. SMPLer-X emplea Vision Transformer para la expansión del modelo y, mediante una estrategia de ajuste fino, se transforma en un modelo experto, mejorando aún más su rendimiento. El modelo ha demostrado un excelente desempeño en múltiples pruebas de referencia, como AGORA (107.2 mm NMVE), UBody (57.4 mm PVE), EgoBody (63.6 mm PVE) y EHF (62.3 mm PVE sin ajuste fino). La ventaja de SMPLer-X radica en su capacidad para procesar diversas fuentes de datos, con una excelente capacidad de generalización y transferibilidad.