SMPLer-X是一种基于大数据和大模型的人体姿态和形状估计模型，能够统一捕捉身体、手和面部的运动，并具有广泛的应用。该模型通过对32个不同场景的数据集进行系统研究，优化训练方案并选择数据集，从而实现了对EHPS能力的显著提升。SMPLer-X采用Vision Transformer进行模型扩展，并通过微调策略将其转化为专家模型，从而进一步提高性能。该模型在多个基准测试中均表现出色，如AGORA（107.2 mm NMVE）、UBody（57.4 mm PVE）、EgoBody（63.6 mm PVE）和EHF（62.3 mm PVE without finetuning）。SMPLer-X的优势在于能够处理多样化的数据源，具有出色的泛化能力和可迁移性。