作为常用的三维网格模型重用方法,姿态迁移（Pose transfer）仅输入参考模型和源模型,就能得到具有参考模型姿态和源模型细节的目标模型。姿态迁移算法大都是以拉普拉斯矩阵的低频调和基（特征向量）为基础的谱姿态迁移方法,虽然此类方法可以实现姿态迁移,但是为了保持源模型自身的细节特征,需要求解大规模的几何约束优化方程。而利用几何代理可以降低求解规模,提高姿态迁移效率。本文提出了如下两种利用几何代理进行三角形网格姿态迁移的方法。（1）利用变形图作为几何代理的谱姿态迁移方法。该方法强制源网格顶点与基于耦合准调和基的姿态迁移结果尽可能相同,同时保持变形图的拉普拉斯坐标,获得低频姿态迁移结果,并利用嵌入变形算法对此结果进行优化;然后,通过观察找到次级姿态学习不充分的局部网格,分割出局部子网格,对这些子网格使用低频姿态迁移方法,学习到参考模型的次级姿态。该方法有效地提高了谱姿态迁移的效率和生成目标网格的质量。（2）利用骨架作为几何代理的姿态迁移方法。首先,利用拉普拉斯矩阵低频调和基的等高线生成参考网格和源网格具有语义信息的层级骨架,其次,简化两个骨架并利用交互选取的少量参考点与骨架的等级属性构建同构骨架,得到源网格骨架变形到参考网格骨架的几何变换,利用骨骼蒙皮技术变形源网格得到姿态迁移结果。同时,为了提高姿态迁移质量,同样引入保持拉普拉斯坐标的几何约束。该方法不仅单次迁移即可获得较高质量的目标网格,而且减少大量用户交互过程,提高了姿态迁移的效率。